ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=2) 1. 2. 3. 4. 5. 横坐标设置时间间隔 import matplotlib.dates as mdate ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#设置时间标签显示格式 plt.xticks(pd.date_range(demo0719.index[...
绘制Total曲线图 ax1.plot(total,color='#4A7EBB',label=yLeftLabel,linewidth=4) # 设置X轴的坐标刻度线显示间隔 ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#设置时间标签显示格式 plt.xticks(pd.date_range(data.index[0],data.index[-1],freq='1min'))#时间间隔...
def plot_origin_left_top(values): """ 2. 坐标原点在左上角 """ plt.figure(figsize=(6.4, 3.2), dpi=100) ax = plt.subplot() ax.plot(values) # 坐标轴范围 ax.axis((0, 100, 0, 100)) # 坐标轴区间: x 为 10 , y 为 20 ax.set_xticks([i * 10 for i in range(11)]) ax....
plt.plot(x,x*x) #显示坐标轴,plt.axis(),4个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标,最大坐标 #调整x为10到25 plt.xlim(xmin=10,xmax=25) plt.plot(x,x*x) plt.show() 具体实现效果: 12. 调整日期自适应-autofmt_xdate 有时候显示日期会重叠在一起...
In [5]: ts.plot(); 如果索引由日期组成,它会调用gcf().autofmt_xdate()以尝试按照上述方法很好地格式化x轴。 在DataFrame上,plot()可以方便地绘制带有标签的所有列: In [6]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD")) ...
ax.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator) #ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) #ax.yaxis.set_minor_locator(y_minor_locator) #设置坐标名称 ax.set_xlabel(r'$Chemical$ $shift$ (ppm)', fontdict = font3) 优化之后图片长这样,可以看出和原图很接近了(除了颜色) ...
ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1 - d, 1 + d), **kwargs) 参考资料 【GitHub】Implement Font-Fallback in Matplotlib 【matplotlib】axes.Axes.bar_label 【matplotlib】Broken Axis 本文作者: ywang_wnlo 本文链接: https://ywang-wnlo.github.io/posts/731b80f7/ 版权声明: 本博客所有文章除特...
使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 Plotting with different scales using secondary Y axis 带有误差的时间序列 Time Series with Error Bands 堆积面积图 Stacked Area Chart 未堆积面积图 Area Chart Unstacked 日历热力图 Calendar Heat Map 季节图 Seasonal Plot ...
plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 上述代码首先导入Matplotlib库,然后创建了一组简单的数据并使用plt.plot绘制了折线图。接着,添加了标题和坐标轴标签,并通过plt.legend显示图例。最后,通过plt.show显示图表。
In plots with a secondary y-axis, the grid lines of the second axis aren't below the data (as opposed to the grid lines of the primary axis). This becomes very visible with stackplots and styles like ggplot or seaborn. MWE: from matplotl...