目录Python全系列 教程
3567个小节阅读：5929k
目录
鸿蒙应用开发
C语言快速入门
JAVA全系列 教程
面向对象的程序设计语言
Python全系列 教程
Python3.x版本，未来主流的版本
人工智能 教程
顺势而为，AI创新未来
大厂算法 教程
算法，程序员自我提升必经之路
C++ 教程
一门通用计算机编程语言
微服务 教程
目前业界流行的框架组合
web前端全系列 教程
通向WEB技术世界的钥匙
大数据全系列 教程
站在云端操控万千数据
AIGC全能工具班
A A
White Night
折线图是一种常用的数据可视化工具，它主要用于展示随时间或有序类别变化的数据趋势。以下是折线图的主要作用和适用场景：
显示趋势： 折线图非常适合展示数据随时间变化的趋势。通过将数据点连接起来，可以清晰地看到数据的增长、下降或波动趋势，帮助观察者理解数据的发展过程
突出波动和变化： 折线图可以有效地显示数据的波动和变化。观察者可以通过折线的上下波动来了解数据的不稳定性或周期性变化
比较多组数据： 如果你想比较多组数据在相同时间或 条件下的变化趋势，折线图是一个有用的工具。通过在同一图表上绘制多条折线，可以清晰地比较它们之间的差异
突出异常值： 折线图有助于识别数据中的异常值。当有一个数据点与其周围的趋势不一致时，很容易在折线图中看到这种异常
预测趋势： 基于历史数据的趋势，折线图可以用于预测未来的趋势。这对于业务决策和规划具有重要意义
显示周期性变化： 如果数据具有周期性的变化，例如季节性变化或周期性事件，折线图可以很好地展示这种周期性
xxxxxxxxxxfrom matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 1.准备数据data=['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']x = [1,2,3,4,5,6,7]max_data = [10, 11, 13, 11, 12, 12, 9]min_data = [1, -2, 2, 5, 3, 2, 0]
# 绘制图表plt.plot(x,max_data,label='最高温度',marker='o',mfc='w',linestyle='--',markeredgecolor='tab:orange')plt.plot(x,min_data,label='最低温度',marker='*',mfc='w',linestyle=':',markeredgecolor='tab:green')# 后续设置x轴刻度plt.xticks(x,data)# 显示图例plt.legend()# 设置网格plt.grid(axis='y',linestyle='--',alpha=0.5)# 设置y轴刻度plt.yticks(range(-2,15,2))# 设置标题plt.title('一周温度变化图')实时学习反馈
1. 关于使用折线图的作用，说法错误的是：
A 折线图可以显示数据趋势
B 折线图可以显示数据波动变化
C 折线图可以比较多组数据
D 折线图可以显示数据
答案
1=>D