如何在 Matplotlib 中用线连接散点图点

要按数据顺序连接散点图中的点，请将相同的 x 和 y 值传递给 scatter() 和 plot()，然后调用 show() 显示图形。scatter() 将标记绘制为一个独立的集合，plot() 按提供的顺序绘制连接各点的路径，show() 则显示完成的图形。

本教程中的示例均已在 Python 3.12 上使用 Matplotlib 3.11.2 运行并验证，下面的每张图都是其正上方示例实际渲染的输出。

使用 scatter() 和 plot() 按数据顺序连接散点图点

为两个函数提供相同的坐标序列。plot() 按提供的顺序连接每一对点，因此顺序决定了路径；Matplotlib 不会按 x 坐标对点进行排序。请保持每个 x 值与其对应的 y 值配对：第一个 x 值对应第一个 y 值，第二个对应第二个，依此类推。如果按 x 对观测值排序，请将 y 值与这些相同的观测值一起重新排序，而不是独立排序两个列表。

当数据代表路线、时间序列或其他顺序具有意义的序列时，这一点很重要。例如，x 值从 1 前进到 3 然后再回到 2，产生的路径先向右移动，然后向左移动。对于轨迹来说，这可能是正确的。如果您的目标是从左到右推进的曲线，请先对配对的观测值进行排序。当相邻观测值共享一个 x 值时，线条也可能包含垂直段；plot() 仍会按提供的顺序连接它们。

此示例使用一组坐标叠加标记和连接线：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 1, 3, 2]

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

使用相同的 x 和 y 输入可使标记和线条保持对齐。如果两个图层看起来错位，请检查是否有序列仅针对其中一次调用进行了变换或重新排序。对于存储在表格中的数据，请从相同的行中以相同的顺序选择两列。本示例使用 pyplot 接口，因此不需要单独的 figure 变量；使用面向对象接口时，先通过 fig, ax = plt.subplots() 创建 figure 和 axes，然后在该 axes 上调用 ax.scatter(...) 和 ax.plot(...)。

使用 plot() 设置线条和标记的样式

使用 linestyle 和 color 设置 plot() 绘制的路径的样式。下一个示例为标记保留一个单独的 scatter() 图层，并将连接路径绘制为蓝色虚线：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 1, 3, 2]

plt.scatter(x, y, color="blue")
plt.plot(x, y, linestyle="--", color="blue")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

分别调用 scatter() 和 plot() 可以独立控制点集合和连接路径：标记的大小和颜色可以更改而不触及线条，这在需要更突出点、同时让路径在视觉上保持简单时非常有用。为两个调用提供相同的坐标序列，使每个标记都位于其在线条中对应的点上。

单个 plot() 调用也可以通过 "xb-" 等格式字符串一次绘制两个图层，其中 x 选择标记形状，b 选择蓝色，- 选择实线。当一次调用应该绘制所有内容时，格式字符串很简洁；当您需要其他属性（如标记大小、线宽或透明度）时，color、marker 和 linestyle 等关键字参数更清晰。无论选择哪种方法，show() 都应位于所有样式和图层调用之后，因为它只在这些元素被添加后才显示图形。

使用 zorder 控制哪个图层显示在上方

zorder 较高的元素绘制在数值较低的元素之上。这仅改变绘制顺序；它不会改变坐标或路径。当粗线穿过标记并遮挡其中心，或线条需要在密集的标记中保持可见时，此设置很重要。

下一个示例故意使线条变粗，并为标记指定更高的 zorder，这样当线条从下方穿过时，每个圆形标记都保持完整：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 1, 3, 2]

plt.plot(x, y, linewidth=6, zorder=2)
plt.scatter(x, y, s=120, zorder=3)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

要使标记位于线条之上，请为散点集合指定较大的值，例如上文中 scatter() 的 zorder=3 与 plot() 的 zorder=2。要将线条放在标记上方，请交换这两个值。使用适度的差值来表达预期的顺序，并且当叠放顺序需要明确无歧义时，在两个元素上都设置 zorder。同样的比较适用于您以后添加的任何其他绘图元素：zorder 最高的元素会绘制在其他元素之上。

使 x 和 y 的长度一致以避免大小不匹配错误

两个函数都按位置逐一配对值，因此两个序列的长度必须相同。否则，调用将引发 ValueError，并且不会绘制任何图形。此示例错误地漏掉了最后一个 y 值：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 1, 3]

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
plt.show()

运行它会在 scatter() 调用处失败，并显示：

ValueError: x and y must be the same size

单独使用相同的输入调用 plot() 也会失败，只是对同一问题的表述不同：ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (4,) and (3,)。要修复此错误，请找到缺失或多余的观测值，并使两个序列重新描述相同的点。在绘图之前比较 len(x) 和 len(y) 可以指出哪一侧较短。当数据来自表格时，请将行筛选一次，然后从筛选后的行中获取两列，而不是分别筛选每一列并让它们的长度偏离。

两个空序列是另一种情况：它们会被接受，并生成一组空的坐标轴而不会出错。因此，图形为空通常意味着输入数据为空，而不是长度不匹配。