简介
Matplotlib 是 Python 中一个流行的数据可视化库。在本实验中，你将学习如何使用 Matplotlib 中的 plot 函数单次调用绘制多个数据集。
虚拟机使用提示
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有时，你可能需要等待几秒钟让 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。
如果你在学习过程中遇到问题，随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们会及时为你解决问题。
导入所需库
在这一步中，我们将导入必要的库，包括 numpy 和 matplotlib。我们还将设置 Matplotlib 以在 Jupyter Notebook 中内联显示图表。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
创建数据
在这一步中，我们将使用 NumPy 中的 arange 函数创建三个不同的数据集。我们将创建一个时间序列，时间间隔为 200 毫秒，范围从 0 到 5 秒。
t = np.arange(0., 5., 0.2)
绘制数据
在这一步中，我们将使用 Matplotlib 中的 plot 函数在一次调用中绘制所有三个数据集。对于第一个数据集，我们将使用红色虚线；对于第二个数据集，我们将使用蓝色方块；对于第三个数据集，我们将使用绿色三角形。
plt.plot(t, t, 'r--', label='linear')
plt.plot(t, t**2, 'bs', label='quadratic')
plt.plot(t, t**3, 'g^', label='cubic')
plt.legend()
plt.show()
添加标签和标题
在这一步中，我们将为图表添加一个标题，并为 x 轴和 y 轴添加标签。
plt.plot(t, t, 'r--', label='linear')
plt.plot(t, t**2, 'bs', label='quadratic')
plt.plot(t, t**3, 'g^', label='cubic')
plt.legend()
plt.title("多个数据集")
plt.xlabel("时间 (秒)")
plt.ylabel("值")
plt.show()
总结
在本次实验中，你学习了如何通过单次调用 Matplotlib 中的 plot 函数来绘制多个数据集。你还学习了如何为图表添加标签和标题，使其更具信息性。Matplotlib 是一个功能强大的库，它提供了许多用于自定义图表和可视化的选项。