在博文How to Create a Matplotlib Plot with Two Y Axes给出了绘制方法描述,下面进行测试以备之后使用之需。 1.2 绘制示例 使用twinx()函数绘制带有两个Y轴的曲线图非常容易。下面 示例演示如何是踹死 Matplotlib 绘制带有两个 Y 轴的图标。 1.2.1 例程:创建带有两个Y轴的Matplotlib ...
ax2 = plt.subplot(1,2,2) ax3 = ax2.twinx() ax2.plot(df.index,df.b,'-b') ax3.plot(df.index,df.d,'-g') plt.show()
20,200)data2=np.random.normal(90,25,200)# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))# 在同一坐标轴上绘制两个箱线图bp1=ax.boxplot(data1,positions=[1],widths=0.6)bp2=ax.boxplot(data2,positions=[2],widths=0.6)# 设置坐标轴标签和标题ax.set_ylabel('Values...
Create a new Axes instance with an invisible x-axis and an independent y-axis positioned opposite to the original one (i.e. at right). The x-axis autoscale setting will be inherited from the original Axes. 大意就是使用这个函数,在原来的坐标系中新建一个共享x轴的双胞胎坐标系,类似的还有twin...
Matplotlib散点图双y轴 在评论中的建议之后继续。 有两种使用matplotlib的方法。 通过matplotlib.pyplot接口,就像您在.plt的原始代码片段中所做的那样 object-oriented路。这是使用matplotlib的建议方法,尤其是在您需要更多定制的情况下。在代码中,ax1是一个Axes实例。 从Axes实例中,可以使用Axes.plot和Axes.scatter方法...
本文简要介绍 python 语言中matplotlib.axes.Axes.plot的用法。 用法 Axes.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 将y 与 x 绘制为线条和/或标记。 调用签名: plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **...
plt.plot(x, np.sin(x)) plt.xlim(10,0) plt.ylim(1.2,-1.2); 相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, y...
matplotlib.axes.Axes.plot()函数 matplotlib库的axiss模块中的Axes.plot()函数用于将y与x绘制为直线和/或标记。 用法:Axes.plot(self, *args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 参数:此方法接受以下描述的参数: x, y:这些参数是数据点的水平和垂直坐标。 x值是可选的。
# Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the best fit line, set the linewidth (lw), color and # transparency (alpha) of the line ax.plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) # Label the axes and provide a title ...
File "/home/somesh/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 2840, in plot return gca().plot( File "/home/somesh/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 1745, in plot self.add_line(line) ...