python中绘图的图表和曲线样式总结（GPT直出）

在绘制图表时，常见的图标样式（marker）和曲线样式（linestyle）可以帮助我们通过图形区分不同的数据系列。以下是一些常用的图标和曲线样式，以及如何在代码中使用它们的方式：

1. 常见的图标样式（marker）

在 matplotlib 中，图标样式通过 marker 参数指定，常见的图标样式如下：

2. 常见的曲线样式（linestyle）

曲线样式通过 linestyle 参数指定，常见的曲线样式如下：

3. 在代码中的使用

你可以通过设置 marker 和 linestyle 参数，来为每条曲线选择图标和线条样式。比如：

plt.plot(x, y, color='b', linestyle='-', marker='o', label='Line 1')  # 实线 + 圆形标记
plt.plot(x, y2, color='r', linestyle='--', marker='x', label='Line 2')  # 虚线 + 叉号标记

4. 更多图表样式的组合示例

结合不同的曲线和标记样式来区分多条曲线：

plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', marker='o', label='Series 1')  # 蓝色实线 + 圆形标记
plt.plot(x, y2, color='green', linestyle='--', marker='s', label='Series 2')  # 绿色虚线 + 方形标记
plt.plot(x, y3, color='red', linestyle='-.', marker='^', label='Series 3')  # 红色点划线 + 上三角标记
plt.plot(x, y4, color='purple', linestyle=':', marker='x', label='Series 4')  # 紫色点线 + 叉号标记

5. 常见颜色

matplotlib 提供了一些常见的颜色表示方法，常见颜色及其代码：

6. 代码示例：不同图标和曲线组合

结合上面的元素，可以这样绘制几条具有不同样式的曲线：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 4, 8, 16]
y3 = [25, 16, 9, 4, 1]

# 绘制不同线条和图标组合
plt.plot(x, y1, color='b', linestyle='-', marker='o', label='Line 1')  # 实线 + 圆形标记
plt.plot(x, y2, color='r', linestyle='--', marker='s', label='Line 2')  # 虚线 + 方形标记
plt.plot(x, y3, color='g', linestyle='-.', marker='^', label='Line 3')  # 点划线 + 上三角标记

# 添加标题和图例
plt.title('Different Line Styles and Markers')
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

以上代码将生成一个包含三条不同颜色和样式曲线的图表，每条曲线有不同的标记符号和线条样式。