Matplotlib是Python中使用最廣泛的數據可視化庫之一。Matplotlib的受歡迎程度大部分來自其自定義選項。您可以調整其對象層次結構中的幾乎任何元素。

在本教程中，我們將研究如何在Matplotlib圖上繪制垂直線，這使我們能夠標記和突出顯示圖的某些區域，而無需縮放或更改軸范圍。

讓我們首先用一些隨機數據創建一個簡單的圖：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))np.random.seed(42)x = np.random.rand(150)ax.plot(x)plt.show()

在這里，我們使用 Numpy 生成了[0，1）范圍內的150個隨機數據點。

現在，由于我們已經設置了 seed ，因此我們可以根據需要多次復制此隨機圖像。例如，我們可以在20和100標記上繪制垂直線。

可以通過 PyPlot 的vlines（）或axvline（）函數這兩種方法來繪制線。當然，您也可以在Axes對象上調用這些方法。

讓我們從 vlines（） 函數開始：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))np.random.seed(42)x = np.random.rand(150)ax.plot(x)ax.vlines([20, 100], 0, 1, linestyles=’dashed’, colors=’red’)plt.show()

vlines（）函數接受一些參數：“即您想在其上繪制線條的標量或X值的一維數組。我們提供了[20，100]，標記了兩個點，盡管您可以從0..n點開始。然后，ymin和ymax參數：這些是線條的高度。我們將它們設置為0到1，因為這也是np.random.rand（）調用的分布。然后，您可以設置接受典型Matplotlib樣式選項的樣式，例如線型或顏色。

運行此代碼的結果如下：

我們在X軸的20和100點處有兩條垂直虛線，用紅色虛線表示。

此函數允許我們在具體值中設置ymin和ymax，而axvline（）允許我們按百分比選擇高度，或者默認情況下，我們僅使其從底部繪制到頂部。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))np.random.seed(42)x = np.random.rand(150)ax.plot(x)ax.set_ylim(-10, 10)ax.vlines([20, 100], -2, 2, linestyles=’dashed’, colors=’red’)

在這里，我們把這條線設置為比隨機數據本身的范圍長，但仍比Axes本身小得多。

現在，讓我們看一下axvline（）函數：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))np.random.seed(42)x = np.random.rand(150)ax.plot(x)ax.set_ylim(-10, 10)ax.axvline(20, color=’red’)ax.axvline(100, color=’red’)plt.show()

它具有其他功能所沒有的一些限制，例如一次只能繪制在一個點上。如果要繪制多個點（例如20和100），則必須調用函數兩次。

它實際上并沒有像vlines（）那樣讓我們指定線型，但是默認情況下，它不需要ymin和ymax參數。如果省略后，它們將只是從軸的頂部到底部：

但是，您可以根據需要更改高度：這次您將以百分比為單位更改高度。這些百分比考慮了軸的頂部和底部，因此0％將位于底部，而100％將位于頂部。讓我們畫一條從50％到80％的線：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))np.random.seed(42)x = np.random.rand(150)ax.plot(x)ax.set_ylim(-10, 10)ax.axvline(20, 0.8, 0.5, color=’red’)ax.axvline(100, 0.8, 0.5, color=’red’)

結果如下：

在本教程中，我們介紹了如何用兩種方法在Matplotlib圖上繪制垂直線。

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