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.plot(x, y1) 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...
second_plot.tick_params(left=False,bottom=False,labelbottom=False,labelsize=10,colors='k') second_plot.grid(color="none",zorder=0) second_plot.set_axisbelow(True) for spine in ['top','bottom','left','right']: second_plot.spines[spine].set_visible(False) #("#FFFFFF") y2 = artist...
plt.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) ax.axhline(y=0,color='#45627C',lw=3) 2. 添加标题处小图 axins = inset_axes(ax, width=.4, height=.4,loc...
plt.savefig('doubley.png',dpi=1200) plt.show() 最终绘图结果: 以上便是使用Python-matplotlib绘制双 y 轴图的相关内容,可结合同期R语言可视化:双y轴图相关内容,对比学习matplotlib和ggplot2两种不同绘制双y图的方法。 End 你的「点赞 ️ 在看 转发」是对我创作最大的支持。
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[:,0]=y[:,0]*100fig,ax1 =plt.subplots()plt.plot(y[:,0],'b',label="1st") plt.plot(y[:,0],'ro') plt.grid(True) plt.axis('tight') plt.xlabel("Index") plt.ylabel('Values of 1st') plt.title("This is double axis label")plt.legend(loc=0)ax2=ax1.twinx()plt.plot(y...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据x = np.random.randn(1000)# 绘图plt.boxplot(x)# 添加网格plt.grid(axis='y', ls=':', lw=1, color='gray', alpha=0.4)plt.show() 8. 误差棒图 —— errorbar() 此函数用于绘制y轴方向或者x轴方向的误差范围: import matplotlib.py...
covid_df.sum(axis=1).fillna(0).plot_animated(filename=examples/example-bar-chart.gif, kind=bar, period_label={x:0.1,y:0.9}, enable_progress_bar=True, steps_per_period=2, interpolate_period=True, period_length=200 ) 05 动态散点图 ...
plt.plot(x, y) plt.title('Sine Wave') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.show() ``` ### Seaborn Seaborn是基于Matplotlib构建的高级统计图形库,它提供了简洁的API,能够创建具有吸引力的统计图表,并且对数据的处理和分析有很好的支持。它擅长绘制分类数据的可视化图表,像箱线图、小提琴...