副坐标轴(secondary axis)是存在于同一图表中的第二个坐标轴。通常情况下,副坐标轴的数据与主坐标轴的数据相关联,但它们有着不同的尺度。副坐标轴可以帮助我们展示不同尺度的数据,使得观众更容易理解数据之间的关系。 在Python中,我们可以使用Matplotlib库来实现副坐标轴。Matplotlib是一个用于绘制图表的库,它支持各种...
# update approprate traces to use secondary yaxis for t in fig.data: if t.name=="C": t.update(yaxis="y2") for f in fig.frames: for t in f.data: if t.name=="C": t.update(yaxis="y2") # configure yaxis2 and give it some space fig.update_layout(yaxis2={"overlaying":"...
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:blue') ax2.set_xticks(np.arange(0, len(x),60)) ax2.set_xticklabels(x[::60], rotation=90, fontdict={'fontsize':10}) ax2.set_title("Personal Savings Rate vs Unemployed: Plotting in Secondary Y Axis", fontsize=22) fig.tight_layout()...
ax2.set_title( "Personal Savings Rate vs Unemployed: Plotting in Secondary Y Axis", fontsize=18)fig.tight_layout()plt.show() 实现效果: 喜欢记得点赞,在看,收藏,关注V订阅号:数据杂坛,获取数据集,完整代码和效果,将持续更新! 发布于 2022-08-14 19:58...
Matplotlib是Python中的一个库,它是数字的-NumPy库的数学扩展。轴类包含大多数图形元素:Axis,Tick,Line2D,Text,Polygon等,并设置坐标系。 Axes实例通过callbacks属性支持回调。 matplotlib.axes.Axes.secondary_yaxis()函数 matplotlib库的axiss模块中的Axes.secondary_yaxis()函数还用于向该轴添加第二个y轴。
axis ('equal') #显示为圆(避免比例压缩为椭圆) pit.show() (3) hist 功能:绘制二维条形直方图,可显示数据的分布情形。 使用格式:Plt.hist(x, y) 其中,x是待绘制直方图的一维数组,y可以是整数,表示均匀分为n组;也可以是列表, 列表各个数字为分组的边界点(即手动指定分界点)。 实例:绘制二维条形...
secondary_y : boolean or sequence, default False # Whether to plot on the secondary y-axis If a list/tuple, which columns to plot on secondary y-axis, 设置第二个y轴(右y轴) mark_right : boolean, default True # When using a secondary_y axis, automatically mark the column labels with ...
secondary_yaxis('right')#新建ax3,使ax3与ax2完全相同 ax3.spines['right'].set_bounds(900,1900)#截去多余的部分 ax3.set_yticks([900,1100,1300,1500,1700,1900]) ax3.set_yticklabels(['缺水','一般性缺水','收支充足','降水丰沛','有可能涝灾','成灾'])#将ax3上的定量数值转化为定性文字 我在...
ax2.set_ylabel('Y2,drunken_conflict_hurt_rate') # 设置图例 plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['data_1', 'data_2'], loc='best') # 设置标题 ax1.set_title('PrimaryandSecondary Coordinates') # --- # 绘制直线 # --...
fig.add_trace(go.Scatter(x=data['Date'], y=data['Close'], name="stock_close")) fig.layout.update(title_text='Time Series data with Rangeslider', xaxis_rangeslider_visible=True) st.plotly_chart(fig) plot_raw_data() # Predict forecast ...