📊 使用 plt.vlines() 在数据可视化中的六个常见示例
在处理时间序列、直方图或自定义绘图时，matplotlib.pyplot.vlines() 可能会出乎意料地好用。这个简单的函数可以绘制竖线，且通过创造性地使用，可以让你的图表更具表现力、更易理解和更具信息量。
在本文中，我们将介绍六个实用的 plt.vlines() 用例，它们不仅仅是“画一条线”。每个例子都配有示范代码，帮助你在自己的数据科学项目中应用。
1. 🔴 突出显示特定的 X 值
你可能想强调 X 轴上的某个特定值——比如阈值、决策点或里程碑。
plt.vlines(x=5, ymin=-1, ymax=1, color='red', linestyle='--')
这非常适合标记模型的截止分数或某个关键事件的时间。
2. 🟠 注释时间序列中的事件
时间序列数据中常会出现一些重要事件（如峰值、故障或变化）需要特别标注。
event_times = [10, 20, 35]
plt.vlines(event_times, ymin=min(data), ymax=max(data), color='orange', linestyle='--')
这有助于观察者立即识别关键时刻。
3. 🔵 手动绘制茎叶图
茎叶图通过从底部绘制竖线表示各个值。你可以用 vlines 重现这种效果。
plt.vlines(x, 0, y, colors='blue')
plt.plot(x, y, 'o')
适合用来可视化离散信号或原始数值数据。
4. ⚪ 自定义垂直网格线
需要在特定的 x 值位置显示网格线？vlines 可以满足这个需求。
grid_positions = [2, 4, 6, 8]
plt.vlines(grid_positions, ymin=-1.2, ymax=1.2, linestyle='dotted')
当你的 x 轴不是均匀分布或自动刻度不理想时非常有用。
5. 🟣 用重复线条划分区域
将你的图表划分成不同的区域，以代表不同的时间段或区段。
for x in range(0, 100, 10):
plt.vlines(x, ymin=-1, ymax=1, color='lightgray')
非常适合用来突出显示商务周期、实验阶段等。
6. 🟢 在直方图上绘制统计标记
可以添加中位数、四分位数或其他统计参考点的线条。
plt.vlines([q1, median, q3], ymin=0, ymax=30, linestyles='dashed')
这让直方图在报告或仪表盘中更加具有信息量。
🔚 总结
plt.vlines() 不仅仅是画一条线那么简单——它是一个多功能的工具，可以提升你图表的清晰度和讲故事的能力。无论你是在分析时间序列、强调阈值，还是在可视化分布，竖线都能为你带来更好的控制和灵活性。
试试在你的下一个图表中加入 vlines，让你的图表变得更加易读吧！