前言
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作者：資料皮皮俠
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 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()
例子：畫了一個雙y軸坐標的圖表
# -*- coding: utf-8 -*- #呼叫包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #讀取檔案 io=r'E:\作業\專項\白騎士資料驗證\白騎士資料匯總表.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撰寫 y=total['var1'] ax.plot(x,y,'k--o',alpha=0.5) #畫折線圖 ax.set_xlim([0,16]) #設定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)) #設定x軸的刻度范圍 ax.set_xticklabels(np.arange(0,16),rotation=30) #設定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))#設定y軸的刻度范圍 ax.set_yticklabels(range(0,1800,300))#設定y軸上的刻度 ax.legend(loc='upper left') #設定ax子圖的圖例(legend) #新知識點 for a,b in zip(x,y): #設定注釋 zip函式是對應關系 ax.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',fontsize=15) #重點 ax1=ax.twinx() #這個是能夠實作雙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()函式，需要調整很多細節 #這里只設定了y軸的刻度，x軸的刻度設定了一下偶爾會出現失敗，值得注意的是要將資料對齊 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
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標籤：Python
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