y = np.random.randint(0,20,10) # 绘制折线图,设置颜色 plt.plot(x,y,color='blue') # 设置x轴和y轴的标签,指明坐标含义 plt.xlabel('x轴', fontdict={'size': 16}) plt.ylabel('y轴', fontdict={'size': 16}) #设置图标题 plt.title('折线图') # 设置中文显示 plt.rcParams['font.sans...
20,size=10)fig,ax1=plt.subplots()ax1.set_xlabel('x轴')# 画第一组数据，使用左侧的y轴信息ax...
5. 添加多于两个的Y轴 虽然不太常见,但有时我们可能需要在一个图表中添加超过两个的Y轴。以下是一个包含三个Y轴的示例: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.exp(x)y3=x**2# 创建图表和第一个Y轴fig,ax1=plt.subplots()# 绘制第一条...
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2.legend(loc='upper right') # 显示图表 plt.title('月份销售额与温度对比图') plt.show() 注意事项 颜色与标签:为每个纵坐标轴及其对应的数据设置不同的颜色和标签,以便清晰区分。 图例位置:根据数据点和标签的密集程度,适当调整图例的位置,避免重叠。 数...
在绘制双y轴图形时，首先需要明确各个图表数据的性质和单位，确保在视觉上清晰区分两组数据。在使用Matplotlib绘制时，需要先创建两个y轴，分别对应不同数据集，通过设置轴标签、颜色和图例，使图形更加清晰易读。对于中文显示乱码的问题，通常需要在创建文本标签时指定字体，以保证正确的中文显示。同时，对于...
plt.ylabel('示例y轴') plt.plot(x,x*x) plt.show() 具体实现效果: 5. 添加图例-legend 当线条过多时,我们设置不同颜色来区分不同线条。因此,需要对不同颜色线条做下标注,我们实用 legend() 接口来实现。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt ...
最简单的方法是使用 Matplotlib 的 plot() 函数分别绘制两段不同颜色的线。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots()# 绘制两段不同颜色的线ax.plot(x[:50],y[:50],color='blue',label='First half')ax....
plt.ylabel('示例y轴') plt.plot(x,x*x) plt.show 具体实现效果: 5. 添加图例-legend 当线条过多时,我们设置不同颜色来区分不同线条。因此,需要对不同颜色线条做下标注,我们实用 legend 接口来实现。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt ...
4 下面通过图形对比对Y轴上下限设置不同范围。plt.ylim(-1.2,1.2)、plt.ylim(-2,2)分别表示y轴取值在-1.2到1.2之间、-2到2之间，如图所示 5 下面通过图形查看图例的添加如何实现。plt.legend()即可添加图例（双坐标图自动显示在lower-left）（后面的图形是添加图例后的结果）注意事项 np.linspace（start...