参考博客：

[1]matplotlib命令与格式：设置折线与点属性_开码牛的博客-CSDN博客_matplotlib折线粗细

[2]python - 在 Matplotlib 中为一条线上的各个点设置标记 | 标记

[3]Python matplotlib通过plt.scatter画空心圆标记出特定的点方法_Python_脚本之家

1. 基础绘制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(20,15))    # 设置绘图大小为20*15
plt.xlabel('time(s)')          # 设置x、y轴标签
plt.ylabel('Hight(km)')
plt.ylim((0,11))               # 设置y轴刻度范围为0~11
plt.title('Hight')             # 设置绘图标题

plt.plot(time_array_1, hight_array_1, ':sm', time_array_2, hight_array_2, ':vb')    # 以time_array为横坐标、hight_array为纵坐标绘制折线图
plt.grid()                           # 绘制网格
plt.legend(LEGEND)                   # 绘制图例，LEGEND=['Test 1','Test 2']
plt.annotate('Key Point', (600, 4), xycoords='data', color='r')    # 在图上点(600, 4)处添加标注

plt.savefig('Hight.png')       # 保存绘图为png图片

plt.show()                     # 程序运行时显示绘图，且阻止命令继续往下运行，关闭绘图后命令会继续运行

 1.2. 坐标轴刻度间隔设置

x_major_locator=MultipleLocator(60)         # 把x轴的刻度间隔设置为60，并存在变量里
ax=plt.gca()                                # ax为两条坐标轴的实例
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) # 把x轴的主刻度设置为60的倍数

 2. 辅助线绘制

2.1. 绘制关键点

方式一：用plt.scatter()绘制散点图的方式，在某个关键点处添加标记

# 在图上点(600,4)处添加标记
key_point_x = np.array(600)
key_point_y = np.array(4)
plt.scatter(key_point_x, key_point_y, color='', marker='o', edgecolors='r', s=200)
plt.annotate('The key point', (600, 3.7), xycoords='data')

方式二： 

xs = np.linspace(-np.pi, np.pi, 30)
ys = np.sin(xs)
markers_on = [12, 17, 18, 19]
plt.plot(xs, ys, '-gD', markevery=markers_on)
plt.show()

 

2.2. 绘制辅助线 

用plt.plot()绘制直线段的方式，在图上添加辅助线

# 在横坐标300、2010处，绘制两条垂直于x轴的辅助线
line_phase_x = np.array([[300, 300], [2010, 2010]])
line_phase_y = np.array([[0, 10], [0, 10]])
for i in range(len(line_phase_x)):
    plt.plot(line_phase_x[i], line_phase_y[i], c='r', ls='--', lw=1)

3. 参数设置

3.1. plt.plot()

# 使用虚线和蓝色圆圈标记：
plt.plot(range(10), linestyle='--', marker='o', color='b')

# 快速调用
plt.plot(range(10), '--bo')

3.2. 线条与颜色

以下是可能的线条和标记样式列表：

================    ===============================
character           description
================    ===============================
   -                solid line style
   --               dashed line style
   -.               dash-dot line style
   :                dotted line style
   .                point marker
   ,                pixel marker
   o                circle marker
   v                triangle_down marker
   ^                triangle_up marker
   <                triangle_left marker
   >                triangle_right marker
   1                tri_down marker
   2                tri_up marker
   3                tri_left marker
   4                tri_right marker
   s                square marker
   p                pentagon marker
   *                star marker
   h                hexagon1 marker
   H                hexagon2 marker
   +                plus marker
   x                x marker
   D                diamond marker
   d                thin_diamond marker
   |                vline marker
   _                hline marker
================    ===============================

matplotlib的基本颜色代码以及颜色对照表 ：

 blue( b ), cyan( c ), green( g ), black( k ), magenta( m ), red( r ), white( w ), yellow( y )