将matplotlib.pyplot.plot()与pd.plot()结果匹配(x标记和图例)

matplotlib.pyplot.plot()和pd.plot()都是用于绘制图表的函数，但是它们在使用方法和参数上有所不同。

matplotlib.pyplot.plot()是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等。该函数的参数包括x轴数据、y轴数据、线条颜色、线条样式、标记类型等。它的返回值是一个Line2D对象，表示所绘制的图表。该函数的优势在于可以自定义各个图表元素的属性，例如线条颜色、线宽、标记类型等。

pd.plot()是pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法，用于绘制基于数据的图表。该方法可以直接在DataFrame或Series上调用，不需要传入x轴和y轴数据。根据数据类型的不同，该方法可以绘制不同类型的图表，例如折线图、柱状图、散点图等。该方法的参数包括图表类型、图表标题、x轴标签、y轴标签等。它的返回值是一个matplotlib.axes.AxesSubplot对象，表示所绘制的图表。该方法的优势在于简化了绘图的流程，可以直接在数据对象上调用。

下面是两个函数的应用场景和示例：

matplotlib.pyplot.plot()的应用场景：

绘制复杂的图表，需要自定义各个图表元素的属性。
需要在一张图表中绘制多个数据系列。
需要在图表上添加注释、图例等。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图示例')
plt.grid(True)
plt.legend(['数据系列'])
plt.show()

pd.plot()的应用场景：

绘制简单的图表，不需要自定义各个图表元素的属性。
快速查看数据的分布、趋势等。
数据对象是DataFrame或Series。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]})
df.plot(x='x', y='y', kind='line', title='折线图示例', grid=True, legend=False)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()

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