ax1=plt.subplots()# 绘制第一条线(使用主Y轴)ax1.plot(x,y1,'b-',label='sin(x)')ax1.set_xlabel('X轴 - how2matplotlib.com')ax1.set_ylabel('主Y轴 - sin(x)',color='b')ax1.tick_params(axis='y',labelcolor='b')# 创建次坐标轴ax2=ax...
ax2.plot(x, y2) ax2.set_xlabel('X Axis Title') ax2.set_ylabel('Y2 Axis Title') ax2.set_title('Secondary Axis') # 将次坐标轴与主坐标轴关联起来,使它们共享相同的x轴范围 plt.gca().axes.get_yaxis().labelpos = 'right' #将y轴标签移到右边,避免遮挡次坐标轴的标签 plt.gca().axes...
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax1 = plt.subplots() x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [10, 20, 15, 25, 30] y2 = [100, 150, 120, 180, 200] ax1.plot(x, y1, color='r') ax1.set_ylabel('Primary Axis', color='r') ax2 = ax1.secondary_yaxis('right') ax2.plot(x...
是指在使用Matplotlib绘制图表时,为了避免y轴上的数据与地块(柱状图、折线图等)重叠,需要采取一些措施来调整图表的布局或者改变数据的表示方式。 一种常见的解决方法是使用次坐标轴(secondary axis),即在同一个图表中同时显示两个不同的y轴。通过将地块的数据与另一个y轴关联起来,可以使地块与主要的y轴分开显示,避...
# axes object for secondary y-Axis ax2=ax.twinx() ax.plot(x, y1, color='r',marker='*',ms=15,linewidth=2.0) # ax2.plot(x, y2, color='b') ax2.bar(x=x, height=y2, label='mAP', width=0.2, color='steelblue', alpha=0.8) ...
次坐标轴显示的常用函数 plt.subplots() 其中常用参数为: nrows,ncols:代表子图的行列数。 sharex, sharey: 设置为 True 或者 ‘all’ 时,所有子图共享坐标轴 设置为 False or ‘none’ 时,所有子图的坐标轴独立 设置为 ‘row’ 时,每
plt.plot(x, y) # 设置x轴和y轴标签 plt.xlabel('Horizontal Axis', fontsize=12) plt.ylabel('Vertical Axis', fontsize=12, label2='Secondary Y Axis') # 添加图表标题 plt.title('My First Plot', fontsize=16) # 自定义刻度标记的大小 ...
pandas 将 Y 轴标签添加到第二 Y 轴。当我们在 DataFrame.plot 方法中将 secondary_y 选项设置为 ...
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...
意思就是,创建了一个独立的Y轴,共享了X轴。双坐标轴! 类似的还有twiny() ax1.xaxis.set_major_formatter set_major_formatter(formatter) Set the formatter of the major ticker ACCEPTS: A Formatter instance DateFormatter() class matplotlib.dates.DateFormatter(fmt, tz=None) ...