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 ...
例如,plt.tick_params(axis='both', visible=False)将隐藏坐标轴上的所有刻度线。 设置刻度的标签格式:使用plt.ticklabel_format()函数可以更改刻度标签的格式。例如,plt.ticklabel_format(style='plain')将使刻度标签以普通文本格式显示。 自定义刻度标签:使用plt.xticks()或plt.yticks()函数并传递自定义的标签...
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...
例如,我们可以将x轴的刻度标签设置为”one”、”two”、”three”、”four”、”five”,代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(1,6)y=np.random.randint(1,10,size=5)plt.plot(x,y)plt.xticks(x,labels=["one","two","three","four","five"])plt.show() Python Copy...
双y轴公用一个x轴(左y轴,右y轴):可以更好的show可视化并且便于对比和省资源 不想全部的x轴数据都显示,只显示一部分,等间隔显示 存储图片 show you code 写了个小demo直接拿起来用 def draw_path_jpg_two_curves(x, y1, y2, label1, label2, file_name): import matplotlib.pyplot as plt import matp...
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#设置坐标轴位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#设置坐标轴位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#绑定坐标轴位置,data为根据数据自己判断 ax.spines['left'].set_position(('data',0))plt.plot(x,y1,linestyle='--')plt.plot(x,y2)plt...
Axis:axes的下属层级,用于处理所有和坐标轴,网格有关的元素 Tick:axis的下属层级,用来处理所有和刻度有关的元素 将通过各种命令方法来操纵图像中的每一个部分,从而达到数据可视化的最终效果 两种绘图接口 matplotlib提供了两种最常用的绘图接口 显式创建figure和axes,在上面调用绘图方法 ...
plt.plot(x, y2) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, 100) y1 = 0.5 * x y2 = x * x plt.figure() plt.xlabel('X axis...') plt.ylabel('Y axis...') #以上为常规操作,就是设置基础数据 ...
横轴:XAxis 纵轴:YAxis 每个坐标轴都包含两个元素 容器类元素「刻度」,该对象里还包含刻度本身和刻度标签 基础类元素「标签」,该对象包含的是坐标轴标签 「刻度」和「标签」都是对象,下面代码通过改变它们一些属性值来进行可视化。 第2 和 3 行打印出 x 轴和 y 轴的标签。 第5 到 9 行处理「刻度」对象里...
除了plt.axis方法,还可以通过xlim,ylim方法设置坐标轴范围 6. legend 注释图标 7. Figure和AxesSubplot fig: 一个图表的整体结构,所有需要绘制图像的ax都将置于fig上 ax: 绘制图像的区域 2matplotlib库/ matplotlib Library 环境安装: pip install matplotlib ...