Python怎么画一条横线？
在Python中，要画一条横线可以使用matplotlib库中的plot函数。这个函数可以用来绘制线条，包括横线、竖线、斜线等。本文将详细介绍如何使用Python绘制一条横线，并结合一个实际问题进行示例。
实际问题：销售额数据分析
假设我们有一份销售额数据，想要通过可视化的方式展示出来，以便更直观地分析和理解数据。其中一个需求是在折线图上绘制一条表示平均销售额的横线，以便对比每个时间点的销售额与平均销售额。
首先，我们需要准备一些数据来模拟销售额。这里我们使用一个具有随机波动性的数据集。
import numpy as np
# 模拟销售额数据
np.random.seed(0)
sales_data = np.random.normal(loc=100, scale=20, size=365)
# 绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(sales_data)
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Daily Sales')
plt.show()
运行上述代码，我们可以得到一张展示了销售额随时间变化的折线图。
接下来，我们需要计算平均销售额，并在折线图上绘制一条横线表示平均销售额。
# 计算平均销售额
average_sales = np.mean(sales_data)
# 绘制折线图
plt.plot(sales_data)
plt.axhline(y=average_sales, color='r', linestyle='--', label='Average Sales')
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Daily Sales')
plt.legend()
plt.show()
在上面的代码中，我们使用axhline函数绘制了一条横线，并通过参数指定了线的颜色、线型和标签。其中，y参数表示横线的位置，即平均销售额。color参数表示线的颜色，这里使用了红色。linestyle参数表示线的样式，这里使用了虚线。
运行上述代码，我们可以看到折线图上多了一条红色的虚线，表示平均销售额。
可视化效果
下图展示了我们绘制的折线图，并在图上绘制了一条表示平均销售额的横线。
erDiagram
sales_data ||--o{ average_sales : "计算平均销售额"
