你是对的，我认为[0,len(xs)]把你弄糊涂了。您需要重用原始的x轴变量xs，并将其与另一个具有相同长度的numpy数组绘制在一起。

annual = np.arange(1,21,1)
l = np.array(value_list) # a list with 20 values
spl = UnivariateSpline(annual,l)
xs = np.linspace(1,21,200)
plt.plot(xs,spl(xs),'b')

#####horizontal line
horiz_line_data = np.array([40 for i in xrange(len(xs))])
plt.plot(xs, horiz_line_data, 'r--') 
###########plt.plot([0,len(xs)],[40,40],'r--',lw=2)
pylab.ylim([0,200])
plt.show()

希望这能解决问题!

除了这里被点赞最多的答案外，人们还可以在熊猫的数据框架上调用plot后链接axhline。

import pandas as pd

(pd.DataFrame([1, 2, 3])
   .plot(kind='bar', color='orange')
   .axhline(y=1.5));

你可以用plt。网格画一条水平线。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import UnivariateSpline
from matplotlib.ticker import LinearLocator

# your data here
annual = np.arange(1,21,1)
l = np.random.random(20)
spl = UnivariateSpline(annual,l)
xs = np.linspace(1,21,200)

# plot your data
plt.plot(xs,spl(xs),'b')

# horizental line?
ax = plt.axes()
# three ticks:
ax.yaxis.set_major_locator(LinearLocator(3))
# plot grids only on y axis on major locations
plt.grid(True, which='major', axis='y')

# show
plt.show()

如果想在坐标轴上画一条水平线，也可以尝试ax.hlines()方法。您需要指定y位置以及数据坐标中的xmin和xmax(即x轴上的实际数据范围)。示例代码片段如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1, 21, 200)
y = np.exp(-x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.hlines(y=0.2, xmin=4, xmax=20, linewidth=2, color='r')

plt.show()

上面的代码片段将在y=0.2处的轴上绘制一条水平线。水平线从x=4开始，到x=20结束。生成的图像为:

对于那些总是忘记命令轴的人来说，下面是一个很好的和简单的方法

plt.plot(x, [y]*len(x))

在这里，xs = x y = 40。 如果len(x)很大，那么这种方法就很低效，你应该使用axhline。

使用axhline(水平轴线)。例如，这是一条y = 0.5处的水平线:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.axhline(y=0.5, color='r', linestyle='-')
plt.show()