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双Y轴
2020-12-26 06:44:05<div><p>在下查看R中帮助文档好久,似乎没有发现如何绘制双Y轴的图形。如果可以,作者可否给一示例?谢啦~~~</p><p>该提问来源于开源项目:cosname/recharts</p></div> -
echart 设置y轴间隔_Matlab绘制多x轴和多y轴图(双x双y轴/单x双y轴/双x单y轴图等),及坐标轴参数汇总...
2021-01-02 12:20:40Matlab绘制双x双y轴/单x双y轴/双x单y轴图,看别的教程是用line语句,但其实用plot和scatter都是可以(自己已经实践)。绘制轴数量、轴位置(XAxisLocation和YAxisLocation)、轴颜色,其实本质和绘制函数曲线的颜色、...Matlab绘制双x双y轴/单x双y轴/双x单y轴图,看别的教程是用line语句,但其实用plot和scatter都是可以(自己已经实践)。绘制轴数量、轴位置(
XAxisLocation
和YAxisLocation
)、轴颜色,其实本质和绘制函数曲线的颜色、形式(scatter或plot)是一样的,都是利用句柄参数来实现的。参考这些不错的例子就能明白<Matlab绘制双x轴-双y轴图形攻略><请问我要画上下两个x轴的图,为什么不能用plot函数><创建包含多个 x 轴和 y 轴的图>
1.调整plot的坐标轴的显示位置
一般plot命令生成的图形中,x轴和y轴都是默认分别显示在正下方和左侧的。现在想要,让x轴显示到正上方,y轴还是显示在左侧。
所以,问题就是如何调整x轴的显示位置?(y轴同理)
使用以下语句
set(gca,'XAxisLocation','top')
gca就是图片句柄,使用
gca
命令可访问Axes
对象。通过设置XAxisLocation这个参数为top,就可以了2.一些通用的设置(参见matlab官方文档)
(1)更改坐标轴范围
xlim([0 10]) ylim([-0.4 0.8]) % 将 x 轴范围最大值设为 0,y 轴范围最小值设为 -1。其他范围则由 MATLAB 选择。 % 对于自动计算的最小值或最小值范围,分别使用 -inf 或 inf 来表示。 xlim([-inf 0]) ylim([-1 inf]) % 还原为默认范围 xlim auto ylim auto zlim auto
(2)反转坐标轴方向
% 使用 gca 命令可访问 Axes 对象。通过设置 Axes 对象的 XDir 和 YDir 属性,可控制x轴和y轴值递增的方向。 % 这些属性可以设置为 'reverse' 或 'normal'(默认值)。 stem(1:10) ax = gca; ax.XDir = 'reverse'; ax.YDir = 'reverse'; %% 精简写法 set(gca,'XDir','reverse','YDir ','reverse')
(3)显示通过原点的轴线
% 默认情况下,x 轴和 y 轴沿坐标区的外边界显示。 % 通过设置 Axes 对象的 XAxisLocation 和 YAxisLocation 属性来更改轴线位置,以使轴线在原点 (0,0) 处交叉 % 将 XAxisLocation 设置为 'top'、'bottom' 或 'origin'。 % 将 YAxisLocation 设置为 'left'、'right' 或 'origin'。这些属性仅适用于二维视图中的坐标区。 x = linspace(-5,5); y = sin(x); plot(x,y) ax = gca; ax.XAxisLocation = 'origin'; ax.YAxisLocation = 'origin'; box off %删除坐标区框轮廓。 %% 精简写法 set(gca,'XAxisLocation','origin','YAxisLocation','origin')
3.创建包含多个 x 轴和 y 轴的图
创建过程为:(1)先创建第一套坐标系(第1个x轴、y轴)和使用这个坐标系的函数。同时可根据意愿设定该坐标系颜色尺度等参数(2)再使用axes()命令创建第二套坐标系(实质是基于第一套坐标系位置,指定第2个x轴、y轴的位置,并可选择设定坐标系颜色尺度等参数)(3)在第二套坐标系中,画出使用这个坐标系的函数
实际上在第(1)步,使用plot等语句绘制函数,就会直接默认创建第一套坐标系,只不过,特别地我们要根据意愿设定坐标系颜色尺度等参数。注意在(3)中绘制使用第二坐标系函数前,最好hold on 一下,保持(1)中绘制的函数,免得把它给刷掉了
这里我使用例子讲解
案例1:我自己写论文用到的,要绘制多个分开的scatter、legend,对应2x2y轴
figure title_str1 =['T=' num2str(data.T),'K, Power=3.2uW/mm^2'] title(title_str1,'FontSize',20) %% 创建第一个坐标系,指定其参数 xlabel('time/us','fontsize',18); ylabel('Responsivity / [uV/(nW/um^2)]','fontsize',18); set(gca,'FontSize',16); hold on p(1)=scatter(YBCOData002(:,1),YBCOData002(:,2),'^','r'), hold on; %2mA legend_str{1}=['Arpaia et al']; ax1 = gca; % current axes set(ax1,'XAxisLocation','top','XColor','r','YColor','r','YLim',[-5,35],'YTick',[-5:10:30]) %% 创建第2个坐标系,指定其参数 ax2 = axes('Position',get(ax1,'Position'),'XAxisLocation','bottom','YAxisLocation','right',... 'Color','none', 'XColor','b','YColor','b','YLim',[-5e5,45e5],'YTick',[-5e5:10e5:38e5]); hold on; xlabel('time/ms','fontsize',18); ylabel('Responsivity / [uV/(nW/um^2)]','fontsize',18); set(gca,'FontSize',16); hold on %% 绘制第2个坐标系中的scatter函数 p(2)=scatter(cut_timebase,cut_WFdata(21,:),'Parent',ax2,'o','b'), hold on; legend_str{2}=['This work']; %% 绘制2个分开的legend h1=legend(p(1),legend_str{1}); set(h1,'edgecolor','white','FontSize',16), hold on ah=axes('position',get(gca,'position'),'visible','off'); %% this works to aviod only legend exist h2=legend(ah, p(2),legend_str{2}); set(h2,'edgecolor','white','FontSize',16), hold on % saveas(gcf,[title_str1,'.bmp'])
案例2:绘制2个plot,对应2x2y轴. 整理自<MATLAB论坛>
x1=1:10; y1=1:10; x2=1: 7; y2=5:14; hl1 = line(x1,y1,'Color','r');%第一条曲线的绘制,以默认的主xy轴为坐标 ax1 = gca;%设置主坐标轴的颜色,用默认的位置,设定颜色 set(ax1,'XColor','r','YColor','r') %创建第二套坐标轴,设定颜色及位置 ax2=axes('Position',get(ax1,'Position'),... 'XAxisLocation','top',... 'YAxisLocation','right',... 'Color','none',... 'XColor','k','YColor','k'); hold on; % plot画图之前会清空坐标轴,所以画图之前可以先hold一下 hl2 = line(x2,sin(x2),'Color','k','Parent',ax2);%第二条曲线的绘制,以ax2为坐标系
案例3:绘制2个line,对应2x2y轴. 整理自<百度>
注意使用lineplotscatter,本质都是一样的, 区别仅是画出的是线还是散点,输入的x1/y1是函数表达式还是矩阵形式散点数据
x1 = [0:.1:40]; y1 = 4.*cos(x1)./(x1+2); x2 = [1:.2:20]; y2 = x2.^2./x2.^3; hl1 = line(x1,y1,'Color','r'); ax1 = gca; set(ax1,'XColor','r','YColor','r') ax2 = axes('Position',get(ax1,'Position'), 'XAxisLocation','top','YAxisLocation','right',... 'Color','none', 'XColor','k','YColor','k'); hl2 = line(x2,y2,'Color','k','Parent',ax2);
案例4:x轴刻度相同的双轴图. 整理自<百度>
x1 = [0:.1:40]; y1 = 4.*cos(x1)./(x1+2); x2 = [1:.2:20]; y2 = x2.^2./x2.^3; hl1 = line(x1,y1,'Color','r'); ax1 = gca; set(ax1,'XColor','r','YColor','r') ax2 = axes('Position',get(ax1,'Position'), 'XAxisLocation','top','YAxisLocation','right',... 'Color','none', 'XColor','k','YColor','k'); hl2 = line(x2,y2,'Color','k','Parent',ax2); %% 手动指定刻度线位置 xlimits = get(ax1,'XLim'); ylimits = get(ax1,'YLim'); xinc = (xlimits(2)-xlimits(1))/5; yinc = (ylimits(2)-ylimits(1))/5; set(ax1,'XTick',[xlimits(1):xinc:xlimits(2)], 'YTick',[ylimits(1):yinc:ylimits(2)])
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teechart实现双y轴_python——绘制双Y轴图像
2021-01-24 04:17:43python——绘制双Y轴图像什么是双Y轴图像什么是双Y轴图像,先来展示一下:首先看一下【1】中的示例代码:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0., np.e, 0.01) y1 = np.exp(-x) y2 =...python——绘制双Y轴图像
什么是双Y轴图像
什么是双Y轴图像,先来展示一下:
首先看一下【1】中的示例代码:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 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,'r',label="right"); ax1.legend(loc=1) ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)'); ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, y2, 'g',label = "left") ax2.legend(loc=2) 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()
解读一下,3-6行是做数据的生成,legend是是生成标注。这里最重要的就是第13行的
twinx
,这个函数的意思是共享x轴。
接下来就是根据自己的需求,更改这份代码了。定制代码
我需要对一个csv的数据进行读取,并做成双Y轴图像。
该CSV数据情况大致如下:
loss和accuracy绘制在一起
val_loss和val_accuracy绘制在一起
首先读取csv文件并设置好x和y的值:allData=pd.read_csv("history.csv") loss=allData["loss"] acc=allData["accuracy"] # print(loss.shape) x=[i for i in range(loss.shape[0])]
然后开始绘制图像:
fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(x, loss, 'r', label="loss") ax1.legend(loc=1) ax1.set_ylabel('loss values') ax1.set_xlabel('epochs') ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, acc, 'g', label="accuracy") ax2.legend(loc=2) ax2.set_ylabel('accuracy values') plt.show()
效果:
为了使用方便,我再把他封装成函数:def plot_doubleY(csvPath,savedPath,label1,label2): ''' 对指定的csv,指定的列名,绘制双Y轴图像 :param csvPath: 待读取的csv的文件路径,str类型 :param savedPath: 要保存的png的路径,例如"test.png",str类型 :param label1: 要读取哪一列的数据的列明,例如"accuracy","loss"等,str类型 :param label2: 同上 :return: None ''' allData = pd.read_csv(csvPath) loss = allData[label1] acc = allData[label2] x = [i for i in range(loss.shape[0])] fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(x, loss, 'r', label="loss") ax1.legend(loc=1) ax1.set_ylabel('loss values') ax1.set_xlabel('epochs') ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, acc, 'g', label="accuracy") ax2.legend(loc=2) # ax2.set_xlim([0, np.e]) ax2.set_ylabel('accuracy values') plt.savefig(savedPath) # plt.show()
欢迎有代码需求的童鞋私信或者在下方评论。
参考资料
【1】脚本之家——python matplotlib实现双Y轴的实例
【2】csdn——suplot里面的twinx()函数 -
echarts双y轴_python matplotlib 绘制双Y轴曲线图
2020-11-27 06:54:03微信公众号:数据皮皮侠如果你觉得该公众号对你有帮助,欢迎关注、推广和宣传内容目录:python matplotlib 绘制双Y轴曲线图双X轴的可以理解为共享y轴1.ax1=ax.twiny()2.ax1=plt.twiny()双Y轴的可以理解为共享x轴1....微信公众号:数据皮皮侠如果你觉得该公众号对你有帮助,欢迎关注、推广和宣传
内容目录:python matplotlib 绘制双Y轴曲线图
双X轴的
可以理解为共享y轴1.ax1=ax.twiny()
2.ax1=plt.twiny()双Y轴的
可以理解为共享x轴1.ax1=ax.twinx()
2.ax1=plt.twinx()自动生成一个例子
1# Python生成Y双坐标的图 2x = np.arange(0., np.e, 0.01) 3y1 = np.exp(-x) 4y2 = np.log(x) 5fig = plt.figure() 6ax1 = fig.add_subplot(111) 7ax1.plot(x, y1) 8ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)') 9ax1.set_title("Double Y axis")10ax2 = ax1.twinx() # this is the important function11ax2.plot(x, y2, 'r')12ax2.set_xlim([0, np.e])13ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)')14ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x)')15plt.show()
例子:画了一个双y轴坐标的图表
1# -*- coding: utf-8 -*- 2 3#调用包 4import pandas as pd 5import numpy as np 6import matplotlib.pyplot as plt 7 8#读取文件 9io=r'E:\工作\专项\白骑士数据验证\白骑士数据汇总表.xlsx'10yinka=pd.read_excel(io,sheet_name='YINKA_sample')11bqs=pd.read_excel(io,sheet_name='BQS_result')12yinka_bqs=pd.merge(yinka,bqs,left_on='no',right_on='no',how='inner')1314#绘图15fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(20, 300))16ax.grid() #画网格17x=total.index-1 18#为什么+1,因为对不齐,所以使用时根据情况编写19y=total['var1']20ax.plot(x,y,'k--o',alpha=0.5) #画折线图21ax.set_xlim([0,16]) 22#设置x轴的取值范围 这个可以让x轴与y轴的起点一致23ax.set_xticks(np.arange(0,16)) #设置x轴的刻度范围24ax.set_xticklabels(np.arange(0,16),rotation=30) 25#设置x轴上的刻度2627ax.set_ylim([0,1800]) #同理y轴数值范围28ax.set_yticks(range(0,1800,300))#设置y轴的刻度范围29ax.set_yticklabels(range(0,1800,300))#设置y轴上的刻度3031ax.legend(loc='upper left') #设置ax子图的图例(legend)32#新知识点33for a,b in zip(x,y): #设置注释 zip函数是对应关系34 ax.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',fontsize=15)35#重点36ax1=ax.twinx() 37#这个是能够实现双y轴的重点,共享x轴;还有一种是双x轴的图表换成ax.twiny()38y1=total[['adopt','reject']]39y1.plot.bar(ax=ax1,alpha=0.5) 40#这个是matplotlib中条形图的绘制方法,如果使用seaborn绘制方法使用sns.barplot()函数,需要调整很多细节41#这里只设置了y轴的刻度,x轴的刻度设置了一下偶尔会出现失败,值得注意的是要将数据对齐42ax1.set_ylim([0,1800])43ax1.set_yticks(range(0,1800,300))44ax1.set_yticklabels(range(0,1800,300))45for e,f,w in zip(data_.index,data_[0],data_[1]):46 ax1.text(e-1,f,f,ha='center',va='bottom',fontsize=10,color='b')47 ax1.text(e-1,w,w,ha='center',va='bottom',fontsize=10,color='g')48ax1.legend(loc='best')49plt.show() #养成习惯这个最好写一下#50#保存图片51plt.savefig('path') #图表输出到本地
结果显示:
下次给出封面的数据和python代码,敬请期待!
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echarts x轴像直尺一样设置刻度_Matlab绘制多x轴和多y轴图(双x双y轴/单x双y轴/双x单y轴图等),及坐标轴参数...
2020-11-28 11:51:21Matlab绘制双x双y轴/单x双y轴/双x单y轴图,看别的教程是用line语句,但其实用plot和scatter都是可以(自己已经实践)。绘制轴数量、轴位置(XAxisLocation和YAxisLocation)、轴颜色,其实本质和绘制函数曲线的颜色、...Matlab绘制双x双y轴/单x双y轴/双x单y轴图,看别的教程是用line语句,但其实用plot和scatter都是可以(自己已经实践)。绘制轴数量、轴位置(
XAxisLocation
和YAxisLocation
)、轴颜色,其实本质和绘制函数曲线的颜色、形式(scatter或plot)是一样的,都是利用句柄参数来实现的。参考这些不错的例子就能明白<Matlab绘制双x轴-双y轴图形攻略><请问我要画上下两个x轴的图,为什么不能用plot函数><创建包含多个 x 轴和 y 轴的图>
1.调整plot的坐标轴的显示位置
一般plot命令生成的图形中,x轴和y轴都是默认分别显示在正下方和左侧的。现在想要,让x轴显示到正上方,y轴还是显示在左侧。
所以,问题就是如何调整x轴的显示位置?(y轴同理)
使用以下语句
set(gca,'XAxisLocation','top')
gca就是图片句柄,使用
gca
命令可访问Axes
对象。通过设置XAxisLocation这个参数为top,就可以了2.一些通用的设置(参见matlab官方文档)
(1)更改坐标轴范围
xlim([0 10]) ylim([-0.4 0.8]) % 将 x 轴范围最大值设为 0,y 轴范围最小值设为 -1。其他范围则由 MATLAB 选择。 % 对于自动计算的最小值或最小值范围,分别使用 -inf 或 inf 来表示。 xlim([-inf 0]) ylim([-1 inf]) % 还原为默认范围 xlim auto ylim auto zlim auto
(2)反转坐标轴方向
% 使用 gca 命令可访问 Axes 对象。通过设置 Axes 对象的 XDir 和 YDir 属性,可控制x轴和y轴值递增的方向。 % 这些属性可以设置为 'reverse' 或 'normal'(默认值)。 stem(1:10) ax = gca; ax.XDir = 'reverse'; ax.YDir = 'reverse'; %% 精简写法 set(gca,'XDir','reverse','YDir ','reverse')
(3)显示通过原点的轴线
% 默认情况下,x 轴和 y 轴沿坐标区的外边界显示。 % 通过设置 Axes 对象的 XAxisLocation 和 YAxisLocation 属性来更改轴线位置,以使轴线在原点 (0,0) 处交叉 % 将 XAxisLocation 设置为 'top'、'bottom' 或 'origin'。 % 将 YAxisLocation 设置为 'left'、'right' 或 'origin'。这些属性仅适用于二维视图中的坐标区。 x = linspace(-5,5); y = sin(x); plot(x,y) ax = gca; ax.XAxisLocation = 'origin'; ax.YAxisLocation = 'origin'; box off %删除坐标区框轮廓。 %% 精简写法 set(gca,'XAxisLocation','origin','YAxisLocation','origin')
3.创建包含多个 x 轴和 y 轴的图
创建过程为:(1)先创建第一套坐标系(第1个x轴、y轴)和使用这个坐标系的函数。同时可根据意愿设定该坐标系颜色尺度等参数(2)再使用axes()命令创建第二套坐标系(实质是基于第一套坐标系位置,指定第2个x轴、y轴的位置,并可选择设定坐标系颜色尺度等参数)(3)在第二套坐标系中,画出使用这个坐标系的函数
实际上在第(1)步,使用plot等语句绘制函数,就会直接默认创建第一套坐标系,只不过,特别地我们要根据意愿设定坐标系颜色尺度等参数。注意在(3)中绘制使用第二坐标系函数前,最好hold on 一下,保持(1)中绘制的函数,免得把它给刷掉了
这里我使用例子讲解
案例1:我自己写论文用到的,要绘制多个分开的scatter、legend,对应2x2y轴
figure title_str1 =['T=' num2str(data.T),'K, Power=3.2uW/mm^2'] title(title_str1,'FontSize',20) %% 创建第一个坐标系,指定其参数 xlabel('time/us','fontsize',18); ylabel('Responsivity / [uV/(nW/um^2)]','fontsize',18); set(gca,'FontSize',16); hold on p(1)=scatter(YBCOData002(:,1),YBCOData002(:,2),'^','r'), hold on; %2mA legend_str{1}=['Arpaia et al']; ax1 = gca; % current axes set(ax1,'XAxisLocation','top','XColor','r','YColor','r','YLim',[-5,35],'YTick',[-5:10:30]) %% 创建第2个坐标系,指定其参数 ax2 = axes('Position',get(ax1,'Position'),'XAxisLocation','bottom','YAxisLocation','right',... 'Color','none', 'XColor','b','YColor','b','YLim',[-5e5,45e5],'YTick',[-5e5:10e5:38e5]); hold on; xlabel('time/ms','fontsize',18); ylabel('Responsivity / [uV/(nW/um^2)]','fontsize',18); set(gca,'FontSize',16); hold on %% 绘制第2个坐标系中的scatter函数 p(2)=scatter(cut_timebase,cut_WFdata(21,:),'Parent',ax2,'o','b'), hold on; legend_str{2}=['This work']; %% 绘制2个分开的legend h1=legend(p(1),legend_str{1}); set(h1,'edgecolor','white','FontSize',16), hold on ah=axes('position',get(gca,'position'),'visible','off'); %% this works to aviod only legend exist h2=legend(ah, p(2),legend_str{2}); set(h2,'edgecolor','white','FontSize',16), hold on % saveas(gcf,[title_str1,'.bmp'])
案例2:绘制2个plot,对应2x2y轴. 整理自<MATLAB论坛>
x1=1:10; y1=1:10; x2=1: 7; y2=5:14; hl1 = line(x1,y1,'Color','r');%第一条曲线的绘制,以默认的主xy轴为坐标 ax1 = gca;%设置主坐标轴的颜色,用默认的位置,设定颜色 set(ax1,'XColor','r','YColor','r') %创建第二套坐标轴,设定颜色及位置 ax2=axes('Position',get(ax1,'Position'),... 'XAxisLocation','top',... 'YAxisLocation','right',... 'Color','none',... 'XColor','k','YColor','k'); hold on; % plot画图之前会清空坐标轴,所以画图之前可以先hold一下 hl2 = line(x2,sin(x2),'Color','k','Parent',ax2);%第二条曲线的绘制,以ax2为坐标系
案例3:绘制2个line,对应2x2y轴. 整理自<百度>
注意使用lineplotscatter,本质都是一样的, 区别仅是画出的是线还是散点,输入的x1/y1是函数表达式还是矩阵形式散点数据
x1 = [0:.1:40]; y1 = 4.*cos(x1)./(x1+2); x2 = [1:.2:20]; y2 = x2.^2./x2.^3; hl1 = line(x1,y1,'Color','r'); ax1 = gca; set(ax1,'XColor','r','YColor','r') ax2 = axes('Position',get(ax1,'Position'), 'XAxisLocation','top','YAxisLocation','right',... 'Color','none', 'XColor','k','YColor','k'); hl2 = line(x2,y2,'Color','k','Parent',ax2);
案例4:x轴刻度相同的双轴图. 整理自<百度>
x1 = [0:.1:40]; y1 = 4.*cos(x1)./(x1+2); x2 = [1:.2:20]; y2 = x2.^2./x2.^3; hl1 = line(x1,y1,'Color','r'); ax1 = gca; set(ax1,'XColor','r','YColor','r') ax2 = axes('Position',get(ax1,'Position'), 'XAxisLocation','top','YAxisLocation','right',... 'Color','none', 'XColor','k','YColor','k'); hl2 = line(x2,y2,'Color','k','Parent',ax2); %% 手动指定刻度线位置 xlimits = get(ax1,'XLim'); ylimits = get(ax1,'YLim'); xinc = (xlimits(2)-xlimits(1))/5; yinc = (ylimits(2)-ylimits(1))/5; set(ax1,'XTick',[xlimits(1):xinc:xlimits(2)], 'YTick',[ylimits(1):yinc:ylimits(2)])
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双y轴如何合并图例_Python教程:matplotlib 绘制双Y轴曲线图
2021-01-14 03:03:11前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权...ax1=plt.twiny()双Y轴的可以理解为共享x轴ax1=ax.twinx() ax1=plt.twinx()自动生成一个例子x = np.arange(0., np.e, 0.01) y1 = np... -
matlab双y轴作图_Pythonmatplotlib双Y轴可视化绘制
2021-01-02 15:21:15最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法? 这里我就直接给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法,主要的知识点如下:Matplotlib-Axes.twinx()方法添加副轴ggplot2-sec.axis()绘制双轴Matplotlib-... -
origin如何绘制双y轴曲线_origin怎样画双y轴 看完恍然大悟
2021-01-14 04:08:14软件安装:装机软件必备包关于电脑装机必须的软件,比如windows ...在平时数据处理过程中,常常需要做双Y轴的曲线图。Origin作为一款功能强大的绘图软件,可以轻松地作出漂亮的双y轴曲线图。那么具体的操作是怎... -
origin如何绘制双y轴曲线_使用Origin软件绘制双y轴曲线图的过程
2020-12-24 00:35:54在平时数据处理过程中,常常需要做双Y轴的曲线图。Origin作为一款功能强大的绘图软件,可以轻松地作出漂亮的双y轴曲线图。那么具体的操作是怎样的呢?下面就和大家详细地分享一下利用Origin软件绘制双y轴曲线图的过程... -
双y轴如何合并图例_Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的示例代码
2021-01-14 03:03:09ax1=plt.twiny()双Y轴的可以理解为共享x轴ax1=ax.twinx() ax1=plt.twinx()自动生成一个例子x = np.arange(0., np.e, 0.01) y1 = np.exp(-x) y2 = np.log(x) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111)... -
python双y轴的折线图_Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的示例代码
2021-03-18 08:26:17Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的示例代码Matplotlib简介Matplotlib是非常强大的python画图工具Matplotlib可以画图线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画等。Matplotlib安装pip3 install ... -
echarts 刻度 双y轴_ECharts 解决双Y轴刻度不一致问题
2021-01-14 06:50:30若最大最小值固定,直接初始化设置option的yAxis的min和max属性值即可;假设已知固定最大最小值...情景二若最大最小值不固定,而数据类型一致,即:双Y轴对应数据的数量级一致。添加一个JS处理函数即可。function se... -
python双y轴的折线图_python matplotlib实现双Y轴的实例
2020-12-04 21:28:16python matplotlib实现双Y轴的实例如下所示:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0., np.e, 0.01)y1 = np.exp(-x)y2 = np.log(x)fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)ax1.... -
echarts双y轴刻度不一致_Origin教程丨如何绘制双Y轴堆积条形图?
2020-12-26 08:46:14来源丨Paper绘图首先感谢这位粉丝的提问,之前我们讲解了,如何使用Origin制作制作双Y轴图,这个已经讲过了,没看的同学们可以去公众号菜单栏Origin板块进行查看。那么今天我们来讲的是,如何制作双Y轴堆积条形图,... -
python如何绘制双y轴图_Python科学计算技巧积累四——双y轴图像绘制
2020-12-04 21:33:54双y轴图像具有单y轴图像没有的对比效果,在MATLAB中有plotyy函数可以实现,Python的实现方式没有MATLAB那样方便,不过实现效果却也不见得差。以往我常用的绘图命令是import matplotlib.pylab as plt #导入绘图包plt....