折线图的核心作用是展示数据随时间或顺序的变化趋势（比如每月销售额波动、气温变化、学习成绩进步等），比柱状图更适合体现 “变化规律”。借助matplotlib库，新手也能快速用 Python 画出清晰的折线图。
一、准备工作：安装并导入库
和柱状图一样，首先需要matplotlib库，若未安装，打开终端 / 命令提示符输入：
pip install matplotlib
安装完成后，在代码中导入库（惯例简写为plt）：
import matplotlib.pyplot as plt
二、最基础的折线图：3 行核心代码
我们以 “某店铺 1-6 月销售额变化” 为例，手把手实现第一个折线图。
步骤 1：准备数据
定义两个列表，对应 “顺序 / 时间数据”（x 轴）和 “对应数值”（y 轴）：
# 时间/顺序数据（x轴）：1-6月
months = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 对应数值（y轴）：每月销售额（单位：万元）
sales = [12, 18, 15, 23, 25, 28]
步骤 2：绘制折线图
用plt.plot()函数绘制，核心参数是x轴数据和y轴数据：
# 绘制折线图（核心代码）
plt.plot(months, sales)
步骤 3：显示图表
用plt.show()展示绘制结果：
# 显示图表
plt.show()
完整代码（直接运行可用）
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 准备数据
months = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # x轴：月份
sales = [12, 18, 15, 23, 25, 28] # y轴：销售额
# 2. 绘制折线图
plt.plot(months, sales)
# 3. 显示图表
plt.show()
三、简单优化：让趋势更清晰
基础折线图可以添加 “数据点标记”“标题”“坐标轴说明”，让图表更易读，只需补充 4 行代码：
import matplotlib.pyplot as plt
months = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
sales = [12, 18, 15, 23, 25, 28]
# 绘制折线图：添加圆点标记、红色线条、加粗线宽
plt.plot(months, sales, marker='o', color='red', linewidth=2)
plt.title("某店铺1-6月销售额变化趋势图") # 图表标题
plt.xlabel("月份") # x轴标签
plt.ylabel("销售额（单位：万元）") # y轴标签
plt.grid(True, alpha=0.3) # 新增：添加网格线（alpha控制透明度，0-1之间）
plt.show()
四、关键函数说明（新手必记）
| 函数 | 作用 | 常用参数 |
|---|---|---|
plt.plot(x, y) | 绘制折线图（核心） | x = 顺序 / 时间数据，y = 数值数据；marker = 数据点样式（o = 圆点、s = 方块）；color = 线条颜色；linewidth = 线宽 |
plt.title() | 设置图表标题 | 字符串（如 "销售额变化趋势"） |
plt.xlabel() | 设置 x 轴标签 | 字符串（如 "月份"） |
plt.ylabel() | 设置 y 轴标签 | 字符串（如 "销售额（万元）"） |
plt.grid() | 添加网格线（可选） | True = 显示，alpha = 透明度（0.3 = 浅灰色） |
plt.show() | 显示图表 | 无 |
五、常见应用场景
折线图的核心是 “体现趋势”，适合这些场景：
- 时间序列数据：每月 / 每周 / 每日的销量、流量、收入变化
- 过程变化：学习成绩随复习天数的提升、实验数据随变量的变化
- 多组对比：不同产品的销量趋势对比（同一图中画多条折线）
- 预测参考：通过历史趋势预判未来数据走向
