如何在pyplot折线图中添加参考线?

当然,

plt.plot([10, 10], [0, 80], 'k-', lw=1,dashes=[2, 2])
plt.plot([0, 10], [80, 80], 'k-', lw=1,dashes=[2, 2])

给予相同的

plt.plot([10, 10, 0], [0, 80, 80], 'k-', lw=1,dashes=[2, 2])

只绘制一条直线也更有效——尽管在只有两个点的情况下,这并不重要。

如果你需要更频繁地画这种参考线,你当然可以把它放在函数中,

import numpy as np
def refline(x, **kwargs):
    y = np.interp(x, parento['Cum_Product%'], parento['Cum_Sales%'])
    plt.plot([x, x, 0], [0, y, y], **kwargs)

叫它像

refline(10, color="k", lw=1, dashes=[2, 2])

从评论中回答您的问题:

是否可以在一个轴上仅参考一个点并在两个轴上绘制参考线

你需要一个函数形式的亲子关系,也就是说。 销售数量=F(产品) . 解决这个问题的方法之一 f 使用插值:

from scipy import interpolate
f = interpolate.interp1d(parento['Cum_Product%'],  parento['Cum_Sales%']) 

所以现在 f(10) 应该回来 80 . 我们可以将其合并到importanceofbeingernests函数中:

def refline(x, f, **kwargs):
    y = f(x)
    plt.plot([x, x, 0], [0, y, y], **kwargs)

例子:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate

X = np.array([1,2,4,6,12,20,28,40])
Y = np.log(X)

f = interpolate.interp1d(X,Y)
# You don't even have to pass f in depending on how general you need it to be
def refline(x, **kwargs):
        y = f(x)
        plt.plot([x, x, 0], [0, y, y], **kwargs)

plt.plot(X,Y,linewidth=3.0)
refline(10, color="k", lw=1, dashes=[2, 2])
plt.show()

尽管 10 不是我的原稿 X ,因为我们正在进行插值,所以您仍然可以将参考线绘制到直线上的正确点。