这篇文章将为大家详细讲解有关如何填充Matplotlib中的线图，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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将学习如何填充Matplotlib中的线图。这不仅可以使我们的图表看起来更专业，而且我们还可以通过根据特定阈值填充区域来添加有用信息。
接下来看一个例子：读取一个data.csv文件内容为统计不同年龄段的所有开发人员、Python开发人员、JavaScript开发人员的中等公司表格，我们用填充区域的方式显示Python开发高于所有开发人人员的薪水年龄（黄色区域），以及低于所有开发人员的薪水人员的年龄（红色区域），csv文件内容大致如下：
具体代码如下：
import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import rcParams#设置图表字体，防止中文乱码rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'data = pd.read_csv('data.csv')ages = data['Age']dev_salaries = data['All_Devs']py_salaries = data['Python']js_salaries = data['JavaScript']plt.plot(ages,dev_salaries,color='#444444',linestyle='--',label='所有开发人员薪水')plt.plot(ages,py_salaries,label='Python开发薪水')#使用fill_between()方法进行填充区域#where 当python开发薪水大于所有开发薪水时候#interpolate 定义填充区域为Ture#color:区域颜色#alpha :设置透明度plt.fill_between(ages,py_salaries, dev_salaries,where=(py_salaries>dev_salaries),interpolate=True,color='yellow',alpha=0.25,label='高于指定薪水薪水')#使用fill_between()方法进行填充区域#where 当python开发薪水小于等于所有开发薪水时候#interpolate 定义填充区域为Ture#color:区域颜色#alpha :设置透明度plt.fill_between(ages,py_salaries,dev_salaries,where=(py_salaries<=dev_salaries),interpolate=True,color='red',alpha=0.25,label='低于指定薪水')plt.legend()plt.title('按年龄计算中等工资')plt.xlabel('年龄')plt.ylabel('中等工资')plt.tight_layout()plt.show()
运行效果图：
关于“如何填充Matplotlib中的线图”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。