Función Matplotlib.pyplot.plot() en Python

Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Pyplot es una interfaz basada en estado para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB. Hay varios gráficos que se pueden usar en Pyplot: Gráfico de línea, Contorno, Histograma, Dispersión, Gráfico 3D, etc.

La función plot() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para hacer un gráfico de binning hexagonal 2D de los puntos x, y.

Sintaxis: matplotlib.pyplot.plot(\*args, scalex=True, scaley=True, data=Ninguno, \*\*kwargs)

Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:

• x, y: estos parámetros son las coordenadas horizontales y verticales de los puntos de datos. Los valores de x son opcionales.
• fmt: este parámetro es un parámetro opcional y contiene el valor de string.
• data: Este parámetro es un parámetro opcional y es un objeto con datos etiquetados.

Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente:

líneas : Esto devuelve la lista de objetos Line2D que representan los datos trazados.

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.plot() en matplotlib.pyplot:

Ejemplo 1:

# Implementation of matplotlib function 
      
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
    
plt.plot([1, 2, 3]) 
plt.title('matplotlib.pyplot.plot() example 1') 
plt.draw() 
plt.show() 

Producción:

Ejemplo 2:

# Implementation of matplotlib function 
    
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
    
# Fixing random state for reproducibility 
np.random.seed(19680801) 
    
# create random data 
xdata = np.random.random([2, 10]) 
    
# split the data into two parts 
xdata1 = xdata[0, :] 
xdata2 = xdata[1, :] 
    
# sort the data so it makes clean curves 
xdata1.sort() 
xdata2.sort() 
    
# create some y data points 
ydata1 = xdata1 ** 2
ydata2 = 1 - xdata2 ** 3
    
# plot the data 
plt.plot(xdata1, ydata1, color ='tab:blue') 
plt.plot(xdata2, ydata2, color ='tab:orange') 
    
    
# set the limits 
plt.xlim([0, 1]) 
plt.ylim([0, 1]) 
  
plt.title('matplotlib.pyplot.plot() example 2') 
    
# display the plot 
plt.show()

Producción: