def LinePlot(x, y, filename):
    """
    Created on Sat Jul 17 11:02:06 2021

    Input :
        x           A list that stores the abscissa elements you want to draw
        y           A list of ordinate elements that you want to draw
        filename    The name of the image you are about to save

    Output :
        None

    @author: zq
    """
    # 设置 matplotlib 参数以显示 TeX 字体，不用可删去
    plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
    plt.rcParams['text.usetex'] = True
    plt.rcParams['font.size'] = 18
    plt.rcParams['font.family'] = "serif"

    #------------更改以下变量值以修改图像样式-------------#
    # linestyles = ['-', '--', '-.', ':']，默认为 '-'
    linestyle = '--'
    # linewidth = [2., 3., 4., 5...]
    linewidth = 3
    # 标记点间隔和标记大小，即隔几个点便高亮显示一个点
    mark, marksize = 5, 8
    # 线条颜色，红色：#DC143C，蓝色：#0000FF，绿色：#008000
    # 橙色：#FFA500，黑色：#000000，灰色：#808080
    color = '#DC143C'
    # 添加图像标签，可使用 TeX 公式，函数内已设置好数学环境
    label = 'y = sin^2(x) + cos(x)'
    xlabel, ylabel = 'x', 'y'
    # 往图像中添加文字，tx、ty 是添加位置坐标
    text = 'sample'
    tx, ty = -2, 0
    #------------更改以上变量值以修改图像样式-------------#

    # 创建图片，可自行设置图片横纵比
    plt.figure(figsize = (16, 9))
    # 横、纵坐标标签
    plt.xlabel('$' + xlabel + '$')
    plt.ylabel('$' + ylabel + '$')
    # 绘制图像
    plt.plot(x, y, 'o', ls = linestyle, lw = linewidth, ms = marksize,\\
             markevery = mark, color = color, label = '$' + label + '$')
    # 显示标签
    plt.legend()
    # 往图像中添加文字，第二个参数 xy 是文字出现起始点坐标
    plt.annotate(text, xy = (tx, ty), va = 'center', ha = 'left')
    # 显示图像
    plt.show()
    # 保存图片为 png 格式
    plt.savefig(filename, dpi = 300, bbox_inches = 'tight', facecolor = 'w')

要更改生成的图像样式，只需要更改函数体第二部分的变量值即可。

三、使用步骤

1. 引入库

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成数据

这里我们使用上述函数绘制的图像，首先我们创造函数坐标数据如下：

N = 50
x = np.linspace(0., 10., N)
y = np.sin(x)**2 + np.cos(x) / 2

其中 x 、y 为两个列表，并且元素个数一定要相同！

3. 调用函数

调用函数，生成图像，这里我们保存的图像文件名为 sample1.png，主函数代码如下：

if __name__ == '__main__':
    N = 50

    x = np.linspace(0., 10., N)
    y = np.sin(x)**2 + np.cos(x)
    filename = 'sample1'

    LinePlot(x, y, filename)

生成图像如下：