使用matplotlib绘制水平线

我使用样条插值法来平滑时间序列，并且还想在绘图中添加一条水平线。但是似乎有一个我无法控制的问题。任何帮助都会非常有帮助。这是我所拥有的：

annual = np.arange(1,21,1)
l = np.array(value_list) # a list with 20 values
spl = UnivariateSpline(annual,l)
xs = np.linspace(1,21,200)
plt.plot(xs,spl(xs),'b')

plt.plot([0,len(xs)],[40,40],'r--',lw=2)
pylab.ylim([0,200])
plt.show()

问题似乎与我[0,len(xs)]对水平线图的使用有关。

你是对的，我认为这使[0,len(xs)]你失望了。您将要重用原始的x轴变量，xs并使用另一个包含变量的相同长度的numpy数组对其进行绘制。

annual = np.arange(1,21,1)
l = np.array(value_list) # a list with 20 values
spl = UnivariateSpline(annual,l)
xs = np.linspace(1,21,200)
plt.plot(xs,spl(xs),'b')

#####horizontal line
horiz_line_data = np.array([40 for i in xrange(len(xs))])
plt.plot(xs, horiz_line_data, 'r--') 
###########plt.plot([0,len(xs)],[40,40],'r--',lw=2)
pylab.ylim([0,200])
plt.show()

希望可以解决问题！

您正在寻找axhline（水平轴线）。例如，以下代码将为您提供一条水平线y = 0.5：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.axhline(y=0.5, color='r', linestyle='-')
plt.show()

如果要在轴上绘制一条水平线，也可以尝试ax.hlines()方法。您需要在数据坐标中指定y位置和xmin和xmax（即，您在x轴上的实际数据范围）。示例代码段为：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1, 21, 200)
y = np.exp(-x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.hlines(y=0.2, xmin=4, xmax=20, linewidth=2, color='r')

plt.show()

上面的代码段将在处的轴上绘制一条水平线y=0.2。水平线的起点是x=4，终点为x=20。生成的图像是：

用途matplotlib.pyplot.hlines：

• y 可以作为单个位置传递： y=40
• y 可以作为多个位置传递： y=[39, 40, 41]
• 如果您在绘制的东西，如一个数字fig, ax = plt.subplots()，然后更换plt.hlines或plt.axhline用ax.hlines或ax.axhline分别。
• matplotlib.pyplot.axhline只能绘制一个位置（例如y=40）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xs = np.linspace(1, 21, 200)
plt.hlines(y=40, xmin=0, xmax=len(xs), colors='r', linestyles='--', lw=2)
plt.show()

除了最upvoted答案在这里，你也可以使用链axhline打完电话后plot上pandas的DataFrame。

import pandas as pd

(pd.DataFrame([1, 2, 3])
   .plot(kind='bar', color='orange')
   .axhline(y=1.5));

对于那些总是忘记命令的人来说，一个不错的简便方法axhline是

plt.plot(x, [y]*len(x))

你的情况xs = x和y = 40。如果len（x）大，则效率低下，您应该真正使用axhline。

您可以使用plt.grid绘制水平线。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import UnivariateSpline
from matplotlib.ticker import LinearLocator

# your data here
annual = np.arange(1,21,1)
l = np.random.random(20)
spl = UnivariateSpline(annual,l)
xs = np.linspace(1,21,200)

# plot your data
plt.plot(xs,spl(xs),'b')

# horizental line?
ax = plt.axes()
# three ticks:
ax.yaxis.set_major_locator(LinearLocator(3))
# plot grids only on y axis on major locations
plt.grid(True, which='major', axis='y')

# show
plt.show()