人生从来没有真正的绝境。无论遭受多少艰辛，无论经历多少苦难，只要一个人的心中还怀着一粒信念的种子，那么总有一天，他就能走出困境，让生命重新开花结果。
这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图，这里先给出一个段代码和结果图：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
#这里导入你自己的数据
#......
#......
#x_axix，train_pn_dis这些都是长度相同的list()
#开始画图
sub_axix = filter(lambda x:x%200 == 0, x_axix)
plt.title('Result Analysis')
plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy')
plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy')
plt.plot(x_axix, train_pn_dis, color='skyblue', label='PN distance')
plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold')
plt.legend() # 显示图例
plt.xlabel('iteration times')
plt.ylabel('rate')
plt.show()
#python 一个折线图绘制多个曲线
这里我谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法，先附上一个官方文档链接，然后我说下可能用到的一些参数，参数可选的内容我就不一一展开了，大家可以去上面那个连接里查：
- color：曲线颜色，blue，green，red等等
- label：图例，这个参数内容就自定义啦，注意如果写这个参数一定要加上plt.legend()，之后再plt.show()才有有用！
- linestyle：曲线风格，'–'，'-.'，':'等等
- linewidth：曲线宽度，自定义就可以
- marker：标记点样式，'o','x'，也就是说这些符号会标示出曲线上具体的“点”，这样一来就易于观察曲线上那些地方是支撑点
- markersize：标记点的大小，自定义就可以
后续有图表方面的内容会继续更新~
本文python绘制多个曲线的折线图到此结束。朋友用心交，父母拿命孝。小编再次感谢大家对我们的支持！
