步骤6:绘制第二个数据集的折线图 ax2.plot(x2,y2,'b-',label='Data 2')ax2.set_ylabel('Data 2',color='b')ax2.tick_params('y',colors='b') 1. 2. 3. 步骤7:显示图例和标题 ax1.legend(loc='upper left')ax2.legend(loc='upper right')plt.title('Double Y-axis Line Plot') 1. ...
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 ...
7. 绘制第二个y轴数据 使用ax2.plot()方法绘制第二个数据集x和y2。我们可以使用color参数来选择线条的颜色。 ax2.plot(x,y2,color='red') 1. 8. 添加图例和标签 我们可以使用ax1.set()方法来设置图形的标题和标签。 ax1.set(xlabel='X',ylabel='Y1',title='Double Y-axis Plot')ax2.set(ylabel...
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...
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...
('Y values for exp(-x)') 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)') plt.show...
y_pred = (y_prob >=0.5).astype(int) results[model_name]['cm'] = confusion_matrix(y_test, y_pred) 04 单模型评价可视化 进行单模型评价可视化(9种模型×5种评价曲线)。 # 单模型可视化函数 defplot_model_evaluation(mo...
1.plot绘制线型图 plot是python中最基本的绘制二维线性折线图的函数 基本使用方式:plt.plot(x,y,s) 代码实现: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ...
Y = N2.doubledensity(X)# 调用plot_comparison函数绘图plot_comparison(Y,"双峰分布") 代码执行结果如下图所示: 由上图可以看出,对于具有多模态性质的双峰分布,相比较于箱线图小提琴图不仅刻画了数据的中位数、四分位数的范围信息,还刻画了数据的核密度分布情况。
foraxinaxis:ax.legend(loc='lower left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) 此外,为了更深入地了解用户活动数据的特征,我们定义了一个名为plot_activity的函数,用于绘制特定活动类型的三轴加速度数据图。通过这个函数,我们可以直观地比较不同活动类型在加速度数据上的差异。