Matplotlibで折れ線グラフのサンプルコード

## 実行環境

* python :3.9.0
* matplotlib : 3.4.1
* japanize-matplotlib : 1.1.3

## サンプルコード

Matplotlibにて折れ線グラフを作成する際に、使いたいパターンに近いコードがあったら便利かと思い作成。  
pyplotとaxesでメソッド名が違うものがあり置き換えるのが面倒なので、axesのAPIを使用した例で記載。

axasのAPIの詳細は以下参照
https://matplotlib.org/stable/api/axes_api.html

### 折れ線グラフ：デフォルト表示

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
ax.plot(x, y3)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_01.png')
```

* [Axes.plot](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.plot.html)メソッドで折れ線グラフ作成
  表示したいデータのX配列、Y配列を渡して呼び出す

![Matplotlib_LineChart_01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/67b220ee-463e-2348-0615-ea48b5e9c785.png)


### 折れ線グラフ：マーカー指定

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (マーカーを指定)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.plot(x, y1, marker='o')  # ●マーカー
ax.plot(x, y2, marker='v')  # ▼マーカー
ax.plot(x, y3, marker='x', markersize=10)  # xマーカー
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_02.png')
```

* [Axes.plot](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.plot.html)メソッドの`merker`パラメータでマーカーを設定可能
* `merker`で指定できるパラメータは、[matplotlib.markers](https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html#module-matplotlib.markers)を参照
* `markeredgecolor`(マーカー縁の色)、`markeredgewidth`(マーカー縁の太さ)、`markerfacecolor`(マーカーの色)、`markersize`(マーカーのサイズ)のパラメータが変更可能

![Matplotlib_LineChart_02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/1f16cfca-a22b-ea99-7532-742f031f6217.png)


### 折れ線グラフ：ラインスタイル指定

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (ラインスタイルを指定)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.plot(x, y1, linestyle='dashed')      # 破線
ax.plot(x, y2, linestyle='dashdot')     # 一点鎖線
ax.plot(x, y3, linestyle='dotted')      # 点線
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_03.png')
```

* [Axes.plot](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.plot.html)メソッドの`linestyle`パラメータでラインスタイルを設定可能
* `linestyle`で指定できるパラメータは、[matplotlib.lines.Line2D.set_linestyle](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html#matplotlib.lines.Line2D.set_linestyle)を参照

![Matplotlib_LineChart_03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/ca91de0c-67f6-e6f2-d464-0334249f833f.png)


### 折れ線グラフ：ライン太さ変更

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (ライン太さを指定)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.plot(x, y1, linewidth=0.5)
ax.plot(x, y2, linewidth=2)
ax.plot(x, y3, linewidth=4)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_04.png')
```

* [Axes.plot](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.plot.html)メソッドの`linewidth`パラメータでライン太さを設定可能

![Matplotlib_LineChart_04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/c9339383-c3aa-eec8-5f65-861ffcd060f7.png)


### 折れ線グラフ：ライン色指定

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (色を指定)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.plot(x, y1, color='r')       # Base ColorのRを指定
ax.plot(x, y2, color='pink')    # CSS Colorのpinkを指定
ax.plot(x, y3, color='#9a0eea') # カラーコード指定
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_05.png')
```

* [Axes.plot](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.plot.html)メソッドの`color`パラメータでライン太さを設定可能

![Matplotlib_LineChart_05.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/7d0b3232-e6c9-89a6-c101-821ace56c6a3.png)


### 折れ線グラフ：グラフタイトル、軸ラベル追加

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib      # 日本語を表示したい場合のみimport

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (タイトル、X軸/Y軸のラベル追加)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.set_title('東京の平均気温')  # グラフタイトル追加
ax.set_xlabel('月')             # X軸のラベル
ax.set_ylabel('気温')           # Y軸のラベル
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
ax.plot(x, y3)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_06.png')
```

* タイトルやラベルなどで日本語表示したい場合は`japanize_matplotlib`をimport。(やらないと文字化けする)
* [Axes.set_title](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_title.html)メソッドでグラフタイトルを追加
* [Axes.set_xlabel](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xlabel.html)メソッドでX軸ラベルを追加
* [Axes.set_ylabel](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_ylabel.html)メソッドでY軸ラベルを追加

![Matplotlib_LineChart_06.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/2c352d0d-7ea2-da0e-9319-3ca52df087b5.png)


### 折れ線グラフ：凡例追加

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (凡例の追加)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.plot(x, y1, label='2020年')  # ラベルに'2020年'を指定
ax.plot(x, y2, label='2019年')  # ラベルに'2019年'を指定
ax.plot(x, y3, label='2018年')  # ラベルに'2018年'を指定
ax.legend(loc='upper left')     # 凡例の表示：左上に表示
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_07.png')
```

* [Axes.legend](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.legend.html)メソッドで凡例を表示
* `loc`パラメータで凡例の表示位置を指定可能

![Matplotlib_LineChart_07.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/d3b78bf7-2f73-4456-ff29-a0b8f5796e68.png)


### 折れ線グラフ：軸範囲の指定

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (軸範囲の指定)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.set_xlim(1, 12)      # X軸範囲を   1～12 に指定
ax.set_ylim(-10, 50)    # Y軸範囲を -10～50 に指定
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
ax.plot(x, y3)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_08.png')
```

* [Axes.set_xlim](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xlim.html)メソッドでX軸の表示範囲を指定
* [Axes.set_ylim](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_ylim.html)メソッドでY軸の表示範囲を指定

![Matplotlib_LineChart_08.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/e90e86d1-b74e-f147-63eb-01686cc56da6.png)


### 折れ線グラフ：グリッド線の表示(デフォルト表示)

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (グリッド線の表示：デフォルト)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.grid()           # グリッド線の表示(デフォルト表示)
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
ax.plot(x, y3)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_09.png')
```

* [Axes.grid](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.grid.html)メソッドでグリッド線を表示
* パラメータを指定がなければ、X主軸とY主軸のグリッド線を表示

![Matplotlib_LineChart_09.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/ae152fd9-6e14-e1dc-16fc-64d27b0b7f6d.png)


### 折れ線グラフ：グリッド線の表示(詳細指定)

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (グリッド線の表示：詳細指定)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.grid(axis='x')   # グリッド線の表示：X軸
ax.grid(axis='y', linestyle='dashed', color='blue')   # グリッド線の表示：Y軸(点線)
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
ax.plot(x, y3)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_09a.png')
```

* [Axes.grid](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.grid.html)メソッドでグリッド線を表示
* `axis`(軸)パラメータで表示対象の、X軸、Y軸、両方(both) の指定が可能
* `linestyle`、`linewidth`、`color`などパラメータでグリッド線の詳細を指定が可能

![Matplotlib_LineChart_09a.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/417d6c34-c2c2-844f-326d-b48587887dba.png)


### 折れ線グラフ：目盛り指定、目盛り文字指定
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib      # 日本語を表示したい場合のみimport

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (軸目盛の指定、フォーマット指定)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.set_xticks( [1, 4, 7, 10] )                  # X軸の目盛指定。4点指定
ax.set_xticklabels( ['1月','4月','7月','10月']) # X軸の表示テキスト指定。4点指定
ax.set_yticks( range(0, 51, 2) )                # Y軸の目盛指定。0～50まで2区切り
ax.yaxis.set_major_formatter('{x:.1f}度')       # Y軸の目盛表示フォーマットの指定
ax.grid()       # グリッド線の表示(デフォルト表示)
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
ax.plot(x, y3)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_10.png')
```

* [Axes.set_xticks](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xticks.html)メソッドでX軸の目盛の表示位置を指定（配列を指定）
* [Axes.set_yticks](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_yticks.html)メソッドでY軸の目盛を表示位置を指定（配列を指定）
* [Axes.set_xticklabels](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xticklabels.html)メソッドでX軸の目盛ラベルを指定（配列数を合わせる必要あり）
* [Axis.set_major_formatter](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axis.Axis.set_major_formatter.html)メソッドで、目盛に表示する文字のフォーマット指定

![Matplotlib_LineChart_10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/106aa707-41e6-de63-4c82-b362d1303414.png)


### 折れ線グラフ：軸目盛表示、補助目盛表示
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib      # 日本語を表示したい場合のみimport

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (軸目盛表示、補助目盛表示)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.minorticks_on()  # 補助目盛を有効化(set_xticks、set_yticksより先に呼出が必要)
ax.set_xticks( [1, 4, 7, 10], minor=False)      # X軸の主目盛の指定(4点)
ax.set_xticks( range(1, 13, 1), minor=True)     # X軸の補助目盛の指定。1～12まで1区切り
ax.set_xticklabels( ['1月','4月','7月','10月']) # X軸の表示テキスト指定(4点)
ax.set_yticks( range(0, 51, 5), minor=False)    # Y軸の目盛の指定。0～50まで5区切り
ax.set_yticks( range(0, 51, 1), minor=True)     # Y軸の補助目盛の指定。0～50まで1区切り
ax.yaxis.set_major_formatter('{x:.1f}度')       # Y軸の目盛の表示フォーマットの指定
ax.grid()           # グリッド線の表示(デフォルト表示)
ax.grid(axis='x', which="minor", linestyle='dotted')    # グリッド線の表示：X軸補助目盛を点線
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
ax.plot(x, y3)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_10a.png')
```

* [Axes.minorticks_on](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.minorticks_on.html)メソッドで、補助目盛を有効化
  `Axes.set_xticks`や`Axes.set_yticks`よりも前に呼び出しておく必要あり
* [Axes.set_xticks](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xticks.html)メソッドで`minor=False`を指定して、X軸の主目盛の表示位置を設定
* [Axes.set_xticks](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xticks.html)メソッドで`minor=Ture`を指定して、X軸の補助目盛の表示位置を設定
* [Axes.set_yticks](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_yticks.html)メソッドで`minor=False`を指定して、Y軸の主目盛の表示位置を設定
* [Axes.set_yticks](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_yticks.html)メソッドで`minor=Ture`を指定して、Y軸の補助目盛の表示位置を設定
* [Axes.grid](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.grid.html)メソッドで`which='minor'`を指定して、X軸補助目盛のグリッド線を表示

![Matplotlib_LineChart_10a.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/8a637164-28d0-5067-434c-a5546827d702.png)


###  折れ線グラフ：水平線、垂直線の追加
```python
import matplotlib.pyplot as plt

# データセット: 東京の平均気温
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
y1 = [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7]  # 2020年
y2 = [5.6, 7.2, 10.6, 13.6, 20.0, 21.8, 24.1, 28.4, 25.1, 19.4, 13.1, 8.5]  # 2019年
y3 = [4.7, 5.4, 11.5, 17.0, 19.8, 22.4, 28.3, 28.1, 22.9, 19.1, 14.0, 8.3]  # 2018年

# 折れ線グラフを作成 (水平線を引く)
flg = plt.figure()
ax = flg.add_subplot()
ax.grid()       # グリッド線の表示
ax.axhline(y=25, color='red')           # 赤色の水平線をy=25に表示
ax.axvline(x=4, linestyle='dashed')     # 破線の垂直線をx=4に表示
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)
ax.plot(x, y3)
# 画像ファイルに出力
flg.savefig('Matplotlib_LineChart_11.png')
```

* [Axes.axhline](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.axhline.html)メソッドで水平線を表示
* [Axes.axvline](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.axvline.html)メソッドで垂直線を表示
* それぞれ`color`、`linestyle`、`linewidth`などのパラメータで表示形式を設定可能

![Matplotlib_LineChart_11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/538393/02eb0b3a-6104-6101-495b-9ad05bd862d3.png)