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Matplotlib 绘制 双轴 图
2021-09-27 15:20:37Matplotlib 绘制双轴图创作背景思路分析总结结尾 创作背景 最近本菜鸡想要画一个 双轴图 ，可是直接使用 plt.plot() 实现不了这个功能，无奈，菜嘛，所以只能去 Matplotlib Gallery 寻找一波。 诶，你别说，还真被我...展开全文创作背景
最近本菜鸡想要画一个
双轴图，可是直接使用plt.plot()实现不了这个功能，无奈，菜嘛，所以只能去 Matplotlib Gallery 寻找一波。
诶，你别说，还真被我给找到了。分析思路
我找到的是 这个例子。
诶，你看，这个图画的多好看，而且还符合我们的需求 —双轴图，这个图还把两个轴用不同的颜色区分了一下，妙哉妙哉。
那让我们阅读一下它的源码，看看哪里可以供我们借鉴。-
首先就是平常的不能再平常的
导包，导入了Matplotlib和Numpy两个第三方库，其中Matplotlib用来绘图，Numpy用来生成绘图的数据。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt没了这一步，下边的函数啥的都执行不了。
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然后就是
生成绘图数据。t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01) data1 = np.exp(t) data2 = np.sin(2 * np.pi * t)一个是公式 y = e t y={e}^{t} y=et ，一个是公式 y = s i n ( 2 π t ) y=sin(2 \pi t) y=sin(2πt) 。
区间均为 t ∈ [ 0.01 , 10 ] t \in [0.01, 10] t∈[0.01,10] ，且以0.01作为间距。 -
下一步是
设置主轴，并且绘制y = e t y={e}^{t} y=et的图像，还要把轴和曲线设置为红色，有点小秀。fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('time (s)') ax1.set_ylabel('exp', color=color) ax1.plot(t, data1, color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)其中：
ax1即为主轴，用主轴绘图，画出来的图像的 y 轴就是左边的轴。set_xlabel就是设置 x 轴的标签，of course，set_ylabel就是设置 y 的标签，当然咯，是左边的轴的标签哦。plot就不用多说了，就是画折线图嘛，我相信 xdm 应该都是知道的。tick_params在这里的作用是设置 y 轴的颜色，加了这个才能显示左边的轴是红色的。
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What’s more，当然是压轴的一步，
设置次轴，也就是右边的轴，并且绘制曲线。ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('sin', color=color) ax2.plot(t, data2, color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)其中
ax2 = ax1.twinx()是最为重要的一步，也是实现双轴图最为核心的一步，让我们看一下官方文档。
创建并返回 共享 x 轴的第二个轴，刻度在右侧。这不正是我们的需求吗？
可能会有小伙伴问为什么是共享x 轴而不是共享y 轴呢？这个问题的话，这里建议先学一学数学，数学文化，博大精深。
这一步我们就得到了次轴 ax2也就是右边的轴。- 然后我们就可以使用这个轴绘制第二条曲线，下边的代码可以参考
ax1的解析。
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最后，就是
绘制图像咯。fig.tight_layout() plt.show()其中，
fig.tight_layout()是用来自动调整子图的参数，因为可能由于各种原因，图片显示的不全，所以要调用这个函数调整一下。
总结
总结一下，要绘制
双轴图的核心是ax2 = ax1.twinx()，用这个函数共享 x 轴，以达到绘制两个不同的坐标轴的目的。
结尾
以上就是我要分享的内容，因为学识尚浅，会有不足，还请各位大佬指正。
有什么问题也可在评论区留言。
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3、实现结果再分享一下我老师大神的人工智能教程吧。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.csdn.net/jiangjunshow
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到底能不能用双轴图？！
2020-05-18 16:13:59一个分析师小伙伴跟我抱怨，老板是从Linkedin美国总部回来的，明令禁止团队使用双轴图，可怎么办呀... 双轴图作为一种常用的图表类型，确实在行业里争议不少。那么到底能不能使用双轴图呢？ 双轴图的问题 双轴...展开全文一个分析师小伙伴跟我抱怨，老板是从Linkedin美国总部回来的，明令禁止团队使用双轴图，可怎么办呀...
双轴图作为一种常用的图表类型，确实在行业里争议不少。那么到底能不能使用双轴图呢？
双轴图的问题
双轴图被人诟病并不算冤枉，比如看下面左边的这张图，乍一眼看上去，是不是觉得女装的销售量和男装差不多嘛。
但其实是因为数据轴量级的不同，右边的图才是真实的情况，和女装相比，男装数据少的不值一提。
双轴图经常被误使用，当两个数据量级差异太大的时候，双轴图总是会被第一时间想起，但其实这种场景下不建议使用双轴图，因为有可能给人带来的误解实在太大了，而如果图表的浏览者基于这样错误的印象做了决策，带来的损失可能很严重呢。
如果这两组数据一定要放在一起看，还是建议分成2个线图，或者使用表格等方式展示。
那什么时候可以使用双轴图呢？
对于要同时查看一个数值和百分比的时间趋势，双轴图就派上大用场了。
比如要查看每天成交金额及其同比上周的变化率，比如要查看每天访问用户量及留存率，双轴图都非常适合。
为了浏览起来更直观，建议用柱图来表示数值类数据，用线图来表示百分比。
Quick BI 的双轴图
这里推荐一下我在用的Quick BI的双轴图，这里面的图表支持非常灵活的配置。
第一步：在图表类型中选择组合图
第二步配置度量、维度，
- 将“成交金额”拖入主值轴/度量
- 再拖入“成交金额”至副值轴/度量，修改为周同比，将显示方式修改为“线型”
- 将时间字段拖入类别轴/维度
第三步，点击更新，就完成配置了
作者：常成
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python——plt.figure（）画子图（双轴图）双Y轴实例
2020-08-28 21:55:43话对比图，如果两个数量级的纵坐标，我们要进行趋势比较，放在同一坐标轴，某一个往往被压缩的的很小。所以需要左右双Y轴画图。 1.随便获取数列，对应的索引化成一样就可以了，下面是量化的数据处理，可以不用看，...展开全文话对比图，如果两个数量级的纵坐标，我们要进行趋势比较，放在同一坐标轴，某一个往往被压缩的的很小。所以需要左右双Y轴画图。
1.随便获取数列，对应的索引化成一样就可以了，下面是量化的数据处理，可以不用看，只要能化成这里的输出类型就可以了。
# coding=utf-8 import math import tushare as ts import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import talib import pandas as pd from datetime import datetime, date matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] ts.set_token('19fbtoken码.e0')#需要注册tushar pro 获取token码 [获取地址](#https://tushare.pro/register?reg=385920) pro = ts.pro_api() #读取数据 star='2010Q1' end='2020Q1' start_cpi='200601' end_cpi='202003' start_time='20060301' end_time="20200531" dcc= pro.cn_cpi(start_m=start_cpi, end_m=end_cpi)#,fields='nt_yoy') df1 = pro.cn_gdp(start_q=star, end_q=end) dsc1 = pro.index_daily(ts_code='000300.SH', start_date=start_time, end_date=end_time,fields='ts_code,trade_date,close') dsp = pro.index_daily(ts_code='NHCI.NH', start_date=start_time, end_date=end_time,fields='ts_code,trade_date,close') dsb = pro.index_daily(ts_code='000012.SH', start_date=start_time, end_date=end_time,fields='ts_code,trade_date,close') def mon_fun(dsb): dsb.index = pd.to_datetime(dsb.trade_date,format="%Y-%m")#转换成datetime类型的 dsbb=dsb.resample("M").mean() return dsbb dsbb=mon_fun(dsb) dscc1=mon_fun(dsc1) dspp=mon_fun(dsp) dsbb.rename(columns={"close":"close_b"},inplace=True) dscc1.rename(columns={"close":"close_c"},inplace=True) dspp.rename(columns={'close':'close_p'},inplace=True) dcc.index=pd.to_datetime(dsbb.index,format="%Y-%m")输出同索引的DataFrame
2.设置图的尺寸、还有画上证国债指数和CPI同比变化的对比图（主图）fig = plt.figure(figsize=(10,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(dscc1.close_c,) ax1.set_ylabel('上债综合指数闭盘价',fontdict={'weight': 'normal', 'size': 15}) ax1.set_title("上债综合指数与CPI同比变化对比图",fontdict={'weight': 'normal', 'size': 15})3.画子图
ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot( dcc.nt_yoy , 'r') ax2.set_ylabel('CPI全国同比',fontdict={'weight': 'normal', 'size': 15}) ax2.set_xlabel('Same') plt.show()4.效果
5.在比如画南华商品指数与CPI的变化对比，只需改动坐标ax1
################数据x坐标轴需要两个相同。共享的X轴################### fig = plt.figure(figsize=(10,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(dspp.close_p,) ax1.set_ylabel('南华指数闭盘价',fontdict={'weight': 'normal', 'size': 15}) ax1.set_title("南华指数与CPI同比变化对比图",fontdict={'weight': 'normal', 'size': 15}) ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot( dcc.nt_yoy , 'r') ax2.set_ylabel('CPI全国同比',fontdict={'weight': 'normal', 'size': 15}) ax2.set_xlabel('Same') #参数rotation设置坐标旋转角度，参数fontdict设置字体和字体大小 #ax1.set_xticklabels(rotation=90,fontdict={'weight': 'normal', 'size': 15}) plt.show()5.结果
其他量化策略代码，获取token 后可以直接用
1.python量化——alpha股票-指数期货对冲策略
2.多因子选股策略
3.海龟交易策略
4.移动平均策略——单/双均线策略
5.改进的美林时钟策略（一）
5.改进的美林时钟策略（二）
6.改进的美林时钟策略（三）
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