python踩坑记（使用matplotlib绘制折线图遇到的问题及解法）

前几天老妹说毕设中图表部分是通过excel直接生成的，可能在答辩时候会显得很low，让我教教她怎么用python来画图。看了她的毕设，其实不难处理，就是两个折线图。这也让我松了一口气，毕竟快两年没有写过代码了，太过于难的话，我可能也写不出来。还好，现在是信息时代，很多不会的东西百度基本都能解决看，况且做数据分析、绘图本身就是python的强项。好了，废话不多说，现在就进入正题吧。

首先需要先把环境搭建好，因为之前重装过系统，所有的东西都没有了，需要从零开始搭建，这里的话为了方便，我直接将python安装在C盘（这里主要是避免安装在其他盘符需要配置环境变量等的麻烦，如果有兴趣自己踩坑的可以试试安装在其他盘符），这里，我从官网下载python2的版本和sublime作为编辑器，关于python和sublime的安装等可以自行百度网上的教程，这里也可以看看菜鸟教程的操作：https://www.runoob.com/python/python-install.html，顺便也学学python的语法~

安装完上面的内容后，还需要再下载个matplotlib包，一个绘图工具包，通过以下的命令进行：

python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install matplotlib

接着，参考网上的折线图绘制方法开始进行图表的绘制：

# encoding: utf-8
import matplotlib.pyplot as plt # 引入matplotlib.pyplot包
year=[2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019] # x轴（年份）
economicOptTarget=[0.00,0.22,0.54,1.17,1.38,1.50,1.43,-0.08,0.29,0.80,0.99] # 第一条折线对应的y轴的值（数组）
socialOptTarget=[0.43,0.63,0.40,0.32,0.26,0.30,0.27,0.25,0.28,0.11,0.20] # 第二条折线对应的y轴的值（数组）
industrialModTarget=[-0.07,0.18,0.23,0.24,0.31,0.44,0.45,0.59,0.47,0.70,1.00] # 第三条折线对应的y轴的值（数组）
agriculturalDevTarget=[0.75,0.93,1.26,1.73,1.97,2.24,2.23,0.76,1.24,1.61,2.19]
plt.plot(year,economicOptTarget) # 调用plot()函数绘制图形
plt.plot(year,socialOptTarget)
plt.plot(year,industrialModTarget)
plt.plot(year,agriculturalDevTarget)
plt.show() # 显示绘制好的图表

这里需要注意的一点是在python中添加注释，如果出现中文，一定要在最前面加上以下代码，否则会报以下错误：

这里报错是因为python默认的编码方式是ASCII，而ASCII无法支持中文编码，因此要让python文件的编码是UTF-8，这个还要以前自学python的时候就知道了，所以不难解决~

解决完以上问题后，基本的图表就绘制出来了：

但这还是最简洁的模式，毕竟要读懂一个图表，你需要给横轴、纵轴加上标签，给折线加上图例还要给图表加上标题等操作，这里，我们一点点来补充完善：

这里通过调用title()、xlabel()、ylabel()三个函数来实现以上需求，具体代码如下：

运行的时候，又报错：

这里报错是中文编码问题，看了网上的解决方法是重新调用系统，修改默认的字符类型，参考的是：https://blog.csdn.net/u012944687/article/details/90272369

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8') #重新调用系统，修改默认的字符类型

这样就解决了报错的问题：

这里还找到了另外一种解决方法：

就是在中文前添加一个u:

plt.title(u"广东省产业发展指数演化特征") # 表格标题
plt.xlabel(u"年份") # x轴
plt.ylabel(u"指标值") # y轴

到这里，虽然解决了运行报错的问题，但是图表的显示还是有问题，显示不出正常的中文，这里又百度查看了网上的解决方式，参考的是：https://www.cnblogs.com/qccc/p/12795205.html

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解析图表中的中文

这里使用第一种解决方式还是不能够解决图表显示为方块的问题，以下的写法已经亲测，具体的问题我还没找到解法，等以后有机会再深入研究吧。

# encoding: utf-8
import matplotlib.pyplot as plt # 引入matplotlib.pyplot包
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8') #重新调用系统，修改默认的字符类型
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解析中文
year=[2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019] # x轴（年份）
economicOptTarget=[0.00,0.22,0.54,1.17,1.38,1.50,1.43,-0.08,0.29,0.80,0.99] # 第一条折线对应的y轴的值（数组）
socialOptTarget=[0.43,0.63,0.40,0.32,0.26,0.30,0.27,0.25,0.28,0.11,0.20] # 第二条折线对应的y轴的值（数组）
industrialModTarget=[-0.07,0.18,0.23,0.24,0.31,0.44,0.45,0.59,0.47,0.70,1.00] # 第三条折线对应的y轴的值（数组）
agriculturalDevTarget=[0.75,0.93,1.26,1.73,1.97,2.24,2.23,0.76,1.24,1.61,2.19]
plt.plot(year,economicOptTarget) # 调用plot()函数绘制图形
plt.plot(year,socialOptTarget)
plt.plot(year,industrialModTarget)
plt.plot(year,agriculturalDevTarget)
plt.title("广东省产业发展指数演化特征") # 表格标题
plt.xlabel("年份") # x轴
plt.ylabel("指标值") # y轴
plt.show() # 显示绘制好的图表

接下来就是解决图例的问题了，这里还是需要用到plot()函数，向内部传参，使用label标签进行处理：

# encoding: utf-8
import matplotlib.pyplot as plt # 引入matplotlib.pyplot包
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解析中文
year=[2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019] # x轴（年份）
economicOptTarget=[0.00,0.22,0.54,1.17,1.38,1.50,1.43,-0.08,0.29,0.80,0.99] # 第一条折线对应的y轴的值（数组）
socialOptTarget=[0.43,0.63,0.40,0.32,0.26,0.30,0.27,0.25,0.28,0.11,0.20] # 第二条折线对应的y轴的值（数组）
industrialModTarget=[-0.07,0.18,0.23,0.24,0.31,0.44,0.45,0.59,0.47,0.70,1.00] # 第三条折线对应的y轴的值（数组）
agriculturalDevTarget=[0.75,0.93,1.26,1.73,1.97,2.24,2.23,0.76,1.24,1.61,2.19]
plt.plot(year,economicOptTarget,label=u'经济产出指数') # 调用plot()函数绘制图形
plt.plot(year,socialOptTarget,label=u'社会发展指数')
plt.plot(year,industrialModTarget,label=u'产业现代化指数')
plt.plot(year,agriculturalDevTarget,label=u'农业发展指数')
plt.title(u"广东省产业发展指数演化特征") # 表格标题
plt.xlabel(u"年份") # x轴
plt.ylabel(u"指标值") # y轴
plt.legend(loc='upper left') # 设置图例的显示位置
plt.show() # 显示绘制好的图表

显示图表：

这里需要注意一点：要设置图例的显示位置，不然可能显示不出来，图例的位置通过调用legend()函数，并通过传参来设置。

为了使图表更清晰显示，我们还可以设置将线上对应的值得点用符号标识出来，甚至还可以设置线的样式等，这里可以还是用到plot()函数，通过传参来设置：

plt.plot(year,economicOptTarget,'--rv',label=u'经济产出指数') # 调用plot()函数绘制图形
plt.plot(year,socialOptTarget,'--bo',label=u'社会发展指数')
plt.plot(year,industrialModTarget,'--gp',label=u'产业现代化指数')
plt.plot(year,agriculturalDevTarget,'-y^',label=u'农业发展指数')

这里关于线条的设置等参考的是：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109288726?from_voters_page=true

以下是完整代码：

# encoding: utf-8
import matplotlib.pyplot as plt # 引入matplotlib.pyplot包
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解析中文
year=[2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019] # x轴（年份）
economicOptTarget=[0.00,0.22,0.54,1.17,1.38,1.50,1.43,-0.08,0.29,0.80,0.99] # 第一条折线对应的y轴的值（数组）
socialOptTarget=[0.43,0.63,0.40,0.32,0.26,0.30,0.27,0.25,0.28,0.11,0.20] # 第二条折线对应的y轴的值（数组）
industrialModTarget=[-0.07,0.18,0.23,0.24,0.31,0.44,0.45,0.59,0.47,0.70,1.00] # 第三条折线对应的y轴的值（数组）
agriculturalDevTarget=[0.75,0.93,1.26,1.73,1.97,2.24,2.23,0.76,1.24,1.61,2.19]
plt.plot(year,economicOptTarget,'--rv',label=u'经济产出指数') # 调用plot()函数绘制图形
plt.plot(year,socialOptTarget,'--bo',label=u'社会发展指数')
plt.plot(year,industrialModTarget,'--gp',label=u'产业现代化指数')
plt.plot(year,agriculturalDevTarget,'-y^',label=u'农业发展指数')
plt.title(u"广东省产业发展指数演化特征") # 表格标题
plt.xlabel(u"年份") # x轴
plt.ylabel(u"指标值") # y轴
plt.legend(loc='upper left') # 设置图例的显示位置
plt.show() # 显示绘制好的图表

写到这里，基本上要实现的东西都已经处理好了。其实用excel可能显得low一点，但是比较快速，毕竟就是点击选项作图而已，而Python来实现可能就是写代码来调用api，其实也没有多“高大上”。

以下谈谈本次的一些题外话：

其实，这样的小程序要写并不难，不需要花太多时间，比较麻烦的是代码报错后的调试和解决方法的查找，更多的是需要耐心。这里还得感谢当初大二的时候加入的罗晓牧老师的实验室才会让自己多接触另外的编程语言python和R，虽然接触的机器学习、量化交易没真正用起来，但起码还是知道有这些东西的存在。所以多接触些东西还是有意义的，不管之后是否会从事这方面，起码现在还能帮下解决毕设问题。

另一个比较大的感受就是确实太久没有写python代码，很多东西都不能直接自己写出来，大多靠百度查找用法和调用api，这应该就是所谓的“用进废退”吧，也许写了快四年的前端应该也跟现在接触python差不多了，也渐渐遗忘......

这里还遗留一些需要解决的问题：

在解决图表显示报错问题时使用了两种方法，图表显示的方块数量不一样，这里自己猜想应该是设置不同编码所解析的字符大小不一样，还待有时间的时候再验证或者等博友们解答~

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