在Python中绘制折线图是一个广泛应用的技术，它通常用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。本文档通过具体案例，详细介绍了使用matplotlib库绘制折线图的过程。
我们引入了matplotlib.pyplot模块，它是matplotlib库中的一个模块，提供了类似MATLAB的绘图功能，非常适合于制作2D图表。接着，我们定义了用于绘图的数据点，包括x轴上的时间点和y轴上不同类别（如计划值PV、挣值EV和实际成本AC）的数据。
在代码中，我们使用了plt.scatter来绘制散点图，并在折线图的特定点上标记数据值。这有助于在图表中标注特定的事件或数据点。通过指定不同的颜色和线型，我们可以清晰地区分不同的折线。例如，我们使用了绿色的虚线表示“挣值EV”，红色的点划线表示“实际成本AC”，以及默认颜色的实线表示“计划值PV”。
此外，我们通过调整参数来确保图表的美观和可读性。设置plt.rcParams['font.sans-serif']为['SimHei']，使得中文标签能够正常显示。同时，设置plt.rcParams['axes.unicode_minus']为False，保证负号能正确显示，这对于包含负值的数据非常重要。
接着，我们使用plt.plot来绘制折线，根据数据点来连接成线，并通过label参数为每条线添加图例。我们还可以通过调整linewidth参数来控制线条的粗细。
为了增强图表的信息量，我们添加了注释来解释特定的数据点。例如，plt.annotate()函数被用来添加关于“预期成本到完成（EAC）”和“总预算成本（BAC）”的注释，并通过箭头连接到图表上的具体位置。
图表的标题、X轴和Y轴的标签也通过plt.ylabel和plt.xlabel函数来设置。plt.title用于设置图表的标题，而plt.legend则用于显示图例，帮助解释图表中不同线条的含义。
完成所有这些设置后，我们调用plt.show()函数来显示最终的图表。整个程序的运行结果是一个清晰展示三个月内项目进展的折线图。
这份文档还提到，相较于Excel中的标准图表，使用Python绘制的图表提供了更高的灵活性和定制性，能够帮助用户在做PPT时提供更为精确和美观的数据展示。通过代码控制，用户能够更细致地调整图表的外观和数据点的展示方式，从而适应各种复杂的展示需求。
总结来说，Python中的matplotlib库为数据可视化提供了强大的工具集，而本文档通过一个具体例子，展示了如何使用matplotlib绘制具有实际应用价值的折线图，是数据分析和可视化领域的一个很好的入门级教程。通过这样的教程，即使是编程初学者也能快速掌握如何利用Python这一强大的工具来处理和展示数据，从而提升个人在数据处理方面的能力。
