Python matplotlib 繪制雙Y軸曲線圖的示例代碼
Matplotlib簡介
Matplotlib是非常強大的python畫圖工具Matplotlib可以畫圖線圖、散點圖、等高線圖、條形圖、柱形圖、3D圖形、圖形動畫等。
Matplotlib安裝
pip3 install matplotlib#python3
雙X軸的可以理解為共享y軸
ax1=ax.twiny()ax1=plt.twiny()
雙Y軸的可以理解為共享x軸
ax1=ax.twinx()ax1=plt.twinx()
自動生成一個例子
x = np.arange(0., np.e, 0.01)y1 = np.exp(-x)y2 = np.log(x)fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)ax1.plot(x, y1)ax1.set_ylabel(’Y values for exp(-x)’)ax1.set_title('Double Y axis')ax2 = ax1.twinx() # this is the important functionax2.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()
例子:畫了一個雙y軸坐標的圖表
# -*- coding: utf-8 -*-#調用包import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#讀取文件io=r’E:工作專項白騎士數據驗證白騎士數據匯總表.xlsx’yinka=pd.read_excel(io,sheet_name=’YINKA_sample’)bqs=pd.read_excel(io,sheet_name=’BQS_result’)yinka_bqs=pd.merge(yinka,bqs,left_on=’no’,right_on=’no’,how=’inner’)#繪圖fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(20, 300))ax.grid() #畫網格x=total.index-1 #為什么+1,因為對不齊,所以使用時根據情況編寫y=total[’var1’]ax.plot(x,y,’k--o’,alpha=0.5) #畫折線圖ax.set_xlim([0,16]) #設置x軸的取值范圍 這個可以讓x軸與y軸的起點一致ax.set_xticks(np.arange(0,16)) #設置x軸的刻度范圍ax.set_xticklabels(np.arange(0,16),rotation=30) #設置x軸上的刻度ax.set_ylim([0,1800]) #同理y軸數值范圍ax.set_yticks(range(0,1800,300))#設置y軸的刻度范圍ax.set_yticklabels(range(0,1800,300))#設置y軸上的刻度ax.legend(loc=’upper left’) #設置ax子圖的圖例(legend)#新知識點for a,b in zip(x,y): #設置注釋 zip函數是對應關系 ax.text(a,b,b,ha=’center’,va=’bottom’,fontsize=15)#重點ax1=ax.twinx() #這個是能夠實現雙y軸的重點,共享x軸;還有一種是雙x軸的圖表換成ax.twiny()y1=total[[’adopt’,’reject’]]y1.plot.bar(ax=ax1,alpha=0.5) #這個是matplotlib中條形圖的繪制方法,如果使用seaborn繪制方法使用sns.barplot()函數,需要調整很多細節#這里只設置了y軸的刻度,x軸的刻度設置了一下偶爾會出現失敗,值得注意的是要將數據對齊ax1.set_ylim([0,1800])ax1.set_yticks(range(0,1800,300))ax1.set_yticklabels(range(0,1800,300))for e,f,w in zip(data_.index,data_[0],data_[1]): ax1.text(e-1,f,f,ha=’center’,va=’bottom’,fontsize=10,color=’b’) ax1.text(e-1,w,w,ha=’center’,va=’bottom’,fontsize=10,color=’g’)ax1.legend(loc=’best’)plt.show() #養成習慣這個最好寫一下##保存圖片plt.savefig(’path’) #圖表輸出到本地
結果顯示:
總結
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