savefig(r'double_y_axis_plot.png',width=6,height=3, dpi=900,bbox_inches='tight',facecolor='white') #ax.set_axisbelow(True) plt.show() 解释: 1. 添加横线(修饰) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ax.axhline(y=0,color='#45627C',lw=3) 2. 添加标题处小图 ...
ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)') ax1.set_title("Double Y axis") ax1 = ax1.twinx() # this is the important function #添加次坐标轴 ax2.plot(x, y2, 'r') ax2.set_xlim([0, np.e]) ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)') ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-...
我们可以分别设置两个子图的坐标轴属性,包括刻度范围、刻度标签和标题。 ax1.set_xlabel('X')ax1.set_ylabel('A',color='r')ax1.tick_params('y',colors='r')ax2.set_ylabel('B',color='b')ax2.tick_params('y',colors='b')plt.title('Double Y Axis Example') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r') # 设置第二个 Y 轴的刻度标签颜色 最后,我们可以添加图例、标题和显示图表:```pythonax1.legend() # 在第一个 Y 轴上添加图例ax2.legend() # 在第二个 Y 轴上添加图例plt.title(‘Double Y Axis Line Chart’) # 设置图表标题plt.show() # 显示图...
ax1.set_title("Double Y axis") ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, y2, 'r') ax2.set_xlim([0, np.e]) ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)') ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x)') ...
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' #设置绘图字体为微软雅黑 df = pd.read_excel('doubley.xlsx') print(df) 绘图数据输出结果: 绘图代码 在matplotlib中使用q = ax.twinx()来定义一个额外坐标轴对象,其和ax共用x轴,但具有不...
ax.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator)ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) 刻度形式操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ax.tick_params(axis='y',direction='in',labelsize=8,length=3.5)ax.tick_params(axis='x',which="major",direction='in',bottom=False,label...
double = lambda x: x * 2print(double(5))10 Map和Filter 一旦掌握了lambda表达式,学习将它们与Map和Filter函数配合使用,可以实现更为强大的功能。具体来说,map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例中,它遍历每个元素并乘以2,构成...
title.py x_axis.py y_axis.py bar_series.py line_series.py 继续在charter.renderers目录中创建这五个文件,并在每个文件中输入以下占位文本:def draw(chart, drawer): pass 这给了我们渲染器模块的整体结构。现在让我们使用这些渲染器来实现我们的generate_chart()函数。
# Strategy to double the trade volume or quantity on losing trades for i in range(df_mg.shape[0]): if i == 0: df_mg['quantity'].iloc[0] = 1 else: if df_mg['signal'].iloc[i] == 1: df_mg['quantity'].iloc[i] = df_mg[...