折线图线条粗细 Python可视化（22）多种图表类型绘图对象

本文重点阐述折线图、散点图、面积图以及填充图的相关内容。

plt.plot 是 matplotlib 中最为基础的绘图接口，其设计初衷便是简洁易用，仅需传入一个参数（如数组或列表形式的数据），即可完成图表的绘制。
此外，鉴于折线图（plt.plot）与散点图（plt.scatter）均具备对数据点进行多样化标记的能力，在实际操作中容易造成混淆，因此本文将这两类图表统一进行讲解，便于读者进行对比分析。
同时，为全面展示趋势变化特性，面积图与填充图也将纳入本文的介绍范围之内。

本文章节所依赖的运行环境为 jupyter notebook
所采用的 python 版本为 3.7

文中涉及的主要库包括

    %matplotlib inlineimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
    

折线图

与Excel相比，matplotlib所绘制的折线图在视觉呈现上更加美观，即便在连接各数据点时也显得更为流畅自然。默认情况下，该工具生成的折线图仅以曲线形式展示，而不包含任何数据标记点，就趋势的可视化表达而言，这种设计方式个人认为是恰如其分的。

单变量数据可视化

当接口仅接收单一参数时，横轴将默认以0、1、