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  • Python:(使用matplotlib画图)坐标轴,两个坐标轴
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    2019-02-06 21:48:31

     

     

    代码如下

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.arange(0,10,0.1)
    
    y1 = 0.05 * x**2
    y2 = -1 * y1
    
    fig, ax1 = plt.subplots()
    ax2 = ax1.twinx()
    ax1.plot(x,y1,'g-')
    ax2.plot(x,y2,'b-')
    
    ax1.set_xlabel("X data")
    ax1.set_ylabel("Y1",color='g')
    
    ax2.set_ylabel("Y2",color='b')
    
    plt.show()

     

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  • 今天,学习啦小编就教大家在Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的方法。Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤在Microsoft Office Excel 2007中打开需要设置双坐标的示例XLS文件,如下图所示;...

    对于Excel图表相信大家都不陌生,尤其是只有一个X轴和Y轴的图表应该都很常见到,但有时候可能会有需要设置双坐标的图表。今天,学习啦小编就教大家在Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的方法。

    75663134dba411736b7da71c7fd7fcfd.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤

    在Microsoft Office Excel 2007中打开需要设置双坐标的示例XLS文件,如下图所示;

    f4aa43cc03bdf6b058500fdbc0be87fa.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤图1

    点击鼠标左键不放松选中数据区域,然后鼠标左键点击顶部菜单栏中的“插入”,继续在下方的工具栏中鼠标左键点击“柱形图”,选择自己需要的柱形图风格,小编选择的是二维柱形图,大家也可以选择三维的看起来有立体感;

    58024190fbfc4d0b2fc8ca36204b1f4d.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤图2

    生成如下图所示的图表风格,很显然这里生成的只是单坐标的图表,当然有些朋友会说这不就是双坐标吗,有横轴也有纵轴,但别忘记了我们需要的是生成如简介中第一幅图那样的双纵轴坐标;

    d2357e8ae580737ea08ff34c47413b91.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤图3

    鼠标左键点击图示中的“占比”,然后点击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中,用鼠标左键点击“更改系列图表类型”,在弹出的窗口中选择折线图,如下图所示;

    3814a6ddbb92e5ace6b15ef1e3519144.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤图4

    88711ff4a2088d988af5d2726536c3b9.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤图5

    8b891e82574e4280493d84eb898614b6.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤图6

    鼠标左键点击图示中的“占比”,然后点击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中,用鼠标左键点击“设置数据系列格式”,如下图所示;

    6a05dcf4c40924f7f0d731f975e26900.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤图7

    在弹出的“设置数据系列格式”窗口中,点击左侧的“系列选项”,然后用鼠标左键点击“次坐标轴”前的圆圈(RadioButton),参见下图;

    47039f72bacf940a353685bd884c5287.png

    Excel中进行设置双坐标及次坐标轴显示百分比的步骤图8

    最终的效果如下图所示;记得在步骤6中有很多针对次坐标轴线条的设置选项,比如线条颜色、数据标记选项等等,大家可以根据个人需要设置;

    展开全文
  • Matplotlib设置次坐标轴

    千次阅读 2020-02-23 09:19:03
    有时候可能会有这种需求,一图中的几条线的y范围不同,或者根本不是一单位,这时可以增加另外一y,标上不同的刻度。 先看效果 导入支持包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...

    原文地址

    分类目录——Matplotlib

    有时候可能会有这种需求,一个图中的几条线的y轴范围不同,或者根本不是一个单位,这时可以增加另外一个y轴,标上不同的刻度。

    • 先看效果

      1582078480634

    • 导入支持包

      import matplotlib.pyplot as plt
      import numpy as np
      
    • 生成测试数据

      x = np.arange(0, 10, 0.1)
      y1 = 0.05 * x**2
      y2 = -1 * y1
      
    • 生成画布

      fig, ax1 = plt.subplots()
      
    • 共用x轴

      ax2 = ax1.twinx()
      
    • 画图

      ax1.set_xlabel('X data')
      # 画基于左轴的曲线
      ax1.plot(x, y1, 'g-')   # green, solid line
      ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g')
      # 画基于右轴的曲线
      ax2.plot(x, y2, 'b--') # blue, dashed line
      ax2.set_ylabel('Y2 data', color='b')
      # 出图
      plt.show()
      

      出图结果如文首图所示

    • 同理可以共用一个y轴,甚至次x轴

      y = np.arange(0, 10, 0.1)
      x1 = 0.05 * y**2
      x2 = -1 * x1
      
      fig, ax1 = plt.subplots()
      
      ax2 = ax1.twiny()
      
      ax1.set_ylabel('Y data')
      
      ax1.plot(x1, y, 'g-')   # green, solid line
      ax1.set_xlabel('X1 data', color='g')
      
      ax2.plot(x2, y, 'b--') # blue, dashed line
      ax2.set_xlabel('X2 data', color='b')
      
      plt.show()
      

      出图如下

      1582079157613

    • 参考文献

      程序主要来自 次坐标轴,略有改动

    展开全文
  • 二、次坐标轴 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1 - 7 x = np.arange(0, 10, 0.1) y1 = 0.05 * x ** 2 y2 = -1 * y1 fig, ax1 = plt.subplots() print("=================") # 产生一...

    一、图中图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    fig = plt.figure()
    # 1 - 7
    x = np.arange(1, 8)
    y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
    print(x)
    # left, bottom 都是百分比 ,指代 ax1 左侧、下侧从图布的百分之几处开始,
    # width, height 都是百分比,指代ax1 宽度、高度占整个图布的百分之几
    print("=======外部大图=========")
    left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
    ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
    ax1.plot(x, y, 'r')
    ax1.set_xlabel('x')
    ax1.set_ylabel('y')
    ax1.set_title('title')
    print("=======添加内部图方法一=========")
    left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
    ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
    ax2.plot(y, x, 'b')
    ax2.set_xlabel('x')
    ax2.set_ylabel('y')
    ax2.set_title('title_inside 1')
    print("=======添加内部图方法二=========")
    left, bottom, width, height = 0.6, 0.2, 0.25, 0.25
    plt.axes([left, bottom, width, height])
    # y[::-1] 表示 y 逆序
    plt.plot(y[::-1], x, 'g')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('title_inside 2')
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

    二、次坐标轴

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 1 - 7
    x = np.arange(0, 10, 0.1)
    y1 = 0.05 * x ** 2
    y2 = -1 * y1
    
    fig, ax1 = plt.subplots()
    print("=================")
    # 产生一个ax1的镜面坐标
    ax2 = ax1.twinx()
    
    ax1.plot(x, y1, 'g-')
    ax2.plot(x, y2, 'b--')
    
    print("===============")
    ax1.set_xlabel('X data')
    ax1.set_ylabel('Y1', color='g')
    ax2.set_ylabel('Y2', color='b')
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

     

     

    展开全文
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如何设置两个次坐标轴