在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。...如果我们想在2个子图中共享X轴怎么办呢？我们可以使用tight_layout函数。...X轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。 ...如果我们想在2个子图中共享X轴怎么办呢？我们可以使用tight_layout函数。...X轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
# -*- coding: UTF-8 -*- # 开发时间：2023/3/12 14:57 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import...= Data.AQI Y2 = Data["PM2.5"] Y3 = Data.PM10 # 创建两幅子图 f, ax = plt.subplots(4,1,figsize=(15, 10)) plt.subplots_adjust...(wspace =0, hspace =0) # 选择第一幅图 ax1 = plt.subplot(411) figure_1 = plt.subplot(411) # 设置y轴的范围 figure_...Data = pd.read_excel(r"H:\小论文\小论文\白城空气质量气象数据\白城气象数据\白城2015.10.24-10.28.xlsx") # X2 = Data.date # 选择第一幅图...作图的时候，有的错误很小，确实磨人，上次画图遇到个坑，显示的图那些线都要上天了，最后查了快一小时，才反应过来是数据没转为数值。 三、总结 大家好，我是皮皮。
Figure, subplots 和axes列表 在Matplotlib中，Figure是整个图形窗口，它可以包含一个或多个子图（Axes）。...通常称为ax的轴对象中的x轴和y轴的一个组合。...所以我们一般都会将一个x轴和y轴放在一个子图中，也就是我们上面说的一个组合。...默认情况下，它是一个标题，在最上面的子标题中间对齐，字体大小比普通的子标题大。 与轴标签类似，y轴和x轴也有替代标签。...可以自定义图形标签和标题的位置，方法是使用x和y参数，ha用于水平对齐，va用于垂直对齐。x和y所指向的图坐标是从图的左下角开始的0到1之间的数字。
为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。...例如，我们可以通过将x和y位置设置为 0.65（也就是说，从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始），x和y范围为 0.2（即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%），在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...plt.subplot：子图的简单网格 子图的对齐的列或行是一个常见的需求，Matplotlib 有几个便利例程，使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot()，它在网格中创建一个子图。...plt.subplots：一次创建整个网格 在创建大型子图网格时，刚才描述的方法会变得相当繁琐，特别是如果你想在内部绘图上隐藏x轴和y轴标签。...在这里，我们将创建2x3子图的网格，其中同一行中的所有轴域共享其y轴刻度，并且同一列中的所有轴域共享其x轴刻度： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey
一篇快速上手 Matplotlib 的好文章~ 在开始正式介绍 Matplotlib 用法之前，先来简单了解下 Matplotlib。 Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。...(2, 2, 4, sharey=ax3) # 与 ax3 共享y轴 plt.plot(x, 2 * np.cos(x), 'y') plt.show() ?...x 表示当前子图所在的活跃区。 可以看到，上面的每个子图的大小都是一样的。有时候我们需要不同大小的子图。比如将上面第一张子图完全放置在第一行，其他的子图都放在第二行。...上面我们首先生成了要绘制的数据的点x 和 y，接下来为每个数据点生成控制大小的数组 size，然后未每个数据点生成控制颜色的数组 colour。最后通过 colorbar() 来增加一个颜色栏。...生成数据 x 和 y 之后，调用 plt.bar 函数绘制出柱状图，然后通过 plt.text 标注数值，设置参数 ha='center' 横向居中对齐，设置 va='bottom'纵向底部（顶部）对齐
定义一个新的3D坐标系 fig = plt.figure() #生成一张新的图片 ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') #在其中增加一个子图，projection...绘制多个子图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) #创建线性空间数组...sharex=True表示共享横坐标。...# 在第一个子图中绘制sin函数 ax1.plot(x, y1, 'r-', linewidth=2) #调用plot()函数，在第一个子图中绘制sin函数，使用以红色为基调的单匹配线条。...ax1.set_ylabel('Sin') #设置y轴标签 # 在第二个子图中绘制cos函数 ax2.plot(x, y2, 'g-', linewidth=2) #调用plot()函数，在第二个子图中绘制
平时绘制地图时，经常会将多个图放到同一个 figure 中，而这些图的地图范围通常是相同的，所以可以设置共享 x-y 轴。 #!...未共享x-y轴 将上述语句替换为以下两句即可共享x-y轴 map.drawmeridians(np.arange(int(lon[-1,0]), int(lon[0,-1])+1, 2), labels...共享 x-y轴 共享 x-y 轴后，中间空白间隔太大，可以使用 subplots_adjust 方法控制 将以下语句放到 fig.colorbar 命令前一行（具有相同的缩进） fig.subplots_adjust...最后说一下：一定会有人好奇，为什么不使用 subplots 的 sharex 和 sharey 参数来控制 x-y 轴共享。下面就上一张使用这种方法的图看看什么效果 ?...下面上一张 cartopy 绘制子图的效果图 #!
高级绘图技巧 Matplotlib 还支持一些高级绘图技巧，如动画绘制、多图并排显示、自定义坐标轴样式等。此外，它还支持将图片导出为多种格式，如 PDF、SVG、JPG、PNG 等。 6...._title('简单折线图') ax.set _xlabel('X轴') ax.set _ylabel('Y轴') # 显示图形 plt.show () 结论 Matplotlib 是一个功能强大且灵活的数据可视化工具...Matplotlib支持哪些高级绘图技巧，例如多图并排显示和自定义坐标轴样式？ Matplotlib支持多种高级绘图技巧，包括多图并排显示和自定义坐标轴样式。...Matplotlib允许用户绘制多个子图，并通过调整布局来避免子图之间的重叠。例如，可以使用紧缩布局（tight_layout）方法来优化图形的布局，使各个子图之间不会相互干扰。...文本定位和对齐：可以通过Text实例在任意位置（x, y）添加文本，并通过horizontalalignment和verticalalignment参数控制文本相对于锚点的对齐方式。
图 6.1 绘制三维散点图 6.2 三维线型图 6.3 三维柱状图 6.4 三维图曲面图 7 matplotlib——绘制多个子图 7.1 用matplotlib.pyplot.subplot()函数绘制多个子图...2.1 绘制bar类型的条形图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一张图 fig = plt.figure(1) # 创建一个子图...2.2 绘制barh条形图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一张图 fig=plt.figure(1) # 创建一个子图...) # 第一个画板的第一个子图 plt.plot([1, 2, 3]) plt.subplot(212) # 第一个画板的第二个子图...，sharex=True表示共享x轴坐标, sharey=True表示共享y轴坐标.
目录 一、fig, ax = plt.subplots()的作用？ 二、参数的含义？ 三、怎么在一个图上排列多个子图？ 四、怎么把多个子图一起合并到一个图上？...**kwargs) 然后看ax = plt.subplot() 三、怎么在一个图上排列多个子图？ 比如说我们想画个2*2的子图，每个子图对应一个表。 先重点考虑2个步骤。...语句规定N个折线图共用一个x坐标（注意：y轴分主副轴）： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax1 = plt.subplots...= ax1.twinx() # 让2个子图的x轴一样，同时创建副坐标轴。...自定义图表样式：比如旋转x轴标签、上边和右边的坐标轴不显示、曲线和y轴对齐等 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] =
多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时，不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条（colorbar）和图例的重复绘制操作，导致绘图代码冗长。...，其中 （a）为无共享轴标签样式； （b）为设置 Y 轴共享标签样式； （c）展示了设置 Y 轴共享方式为 Limits 时的样式，可以看出，每个子图的刻度范围被强制设置为相同，导致有些子图显示不全...； （d）展示了设置 Y 轴共享方式为 True 时的样式，此时，轴标签、刻度标签都实现了共享。...figure() 函数中的 spanx、spany 和 span 参数用于控制是否对 X 轴、Y 轴或两个轴使用“跨度”轴标签，即当多个子图的 X 轴、Y 轴标签相同时，使用一个轴标签替代即可。...在科研论文配图中存在多个子图的情况下，一项工作是对每个子图进行序号标注。
matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略 导语： 在数据分析与可视化领域，matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之一，以其强大的功能深受开发者喜爱。...然而，在处理多子图共用坐标轴（即共享轴）时，如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢？本文将深入剖析这一常见痛点，并为您提供一些解决思路。...，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 正文： 一、共享轴的重要性与挑战 在展示多个相关数据图表时，利用matplotlib的共享轴功能可以直观地对比不同数据集之间的关联和差异，增强整体分析的一致性和连贯性...但实践中我们往往会遇到这样的尴尬局面：当两个或多个子图共享x轴或y轴时，某些子图的重要部分可能被轴标签、刻度标记等元素所遮挡，影响了数据的表现力和可读性。...隐藏特定子图的轴标签： 当某个子图的轴标签与其他子图重复时，可以选择性地隐藏这些非必需的轴标签，以保持图表简洁而不失信息完整性。
案例01-pairplot对图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import os...y轴及数据源 ax = sns.boxplot(x = "species", y = "sepal_length", data=iris) # 计算每组的数据量和中位数显示的位置 #medians...# nobs[tick] 表示标注的值 # horizontalalignment 水平对齐 ax.text(pos[tick], medians[tick] + 0.03, nobs...Y轴，共享后便于比较 fig,axes=plt.subplots(1,2,sharey = True) #一行两列共两个子图 sns.boxplot(x = "species",y = "petal_width...如果数据的分布有多个峰值（也就是数据分布极其不均匀），那么箱线图就无法展现这一信息，这时候小提琴图的优势就展现出来了！
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图...：table 共享x轴或y轴：twinx / twiny 设置x/y标签：xlabel / ylabel 设置x/y极限：xlim / ylim 设置x/y刻度：xticks / yticks 3.1.2...对数图：loglog / semilogx / semilogy 小提琴图：violinplot 重新绘制：draw 生成一个新的图：figure 生成子图：subplot / subplots 填充区域...plt.legend(loc='center right', fontsize='large') #设置图表标题 plt.title("CDF of Small Flow") #设置x/y轴标题
比如公司不同部门的组织结构，不同洲的国家包含关系等，包括热力图（含相关系数图）、节点链接图、树形图、冰柱图、旭日图等。...，年份 y_ticks = list(df['month'].unique()) #y轴标签数据，月份 plt.imshow(to_heatmap, cmap = 'jet_r') #设置颜色映射为jet...ax1 = ax im = ax1.imshow(to_heatmap, cmap = 'jet_r') #设置axes对象的x轴和y轴标签，并设置标签的字体样式和对齐方式（很重要的属性，要熟悉） ax1...#加载基本数据，设置x轴y轴数据，设置填充数值为乘客列 base_plot = (ggplot(df, aes(x = 'year', y = 'month', fill = 'passenger',...+ scale_size_area(max_size = 11, guide = False) #设置颜色映射，name表示映射使用到哪个图中，本次是使用在点中，当有多个子图
高级自定义：多子图和共享轴有时我们需要在同一图形中显示多个子图，或共享坐标轴。Matplotlib允许我们轻松实现这些需求。...x)y2 = np.cos(x)# 创建图形和子图fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5), sharey=True)# 绘制第一个子图ax1...使用子图和轴的复杂布局有时，我们需要将多个图表放在一个复杂的布局中。Matplotlib允许用户通过GridSpec和subplot2grid来实现灵活的布局配置。...(2, 2, height_ratios=[1, 2])# 第一个子图ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])ax1.plot(x, y1, 'r-')ax1.set_title(...创建带有子图的自定义图表Matplotlib允许你创建包含多个子图的复杂图表布局。这可以通过subplot和GridSpec来实现，适用于需要在一个图形中展示多个相关图表的情况。
在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置，今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。...但是对于多个子图的场景，我们就不能通过plt来设置title了，而是希望对于每一个子图都能够设置一个单独的title。...(2, 1, 2) ax1.plot(range(10)) ax2.plot(x, y) plt.show() 这里的每一个ax都是一个subplot的对象，也就代表着每一个子图。...这里有一个小小的问题是两个图挨得太近了，导致logistic的标题和上一幅图的坐标轴重叠了。这个也很简单，我们可以通过subplots_adjust设置让子图之间分开一些。 ?...加上轴标签的方法也非常简单，和刚才添加title的方式基本一样，用xlabel设置x轴标签，用ylabel设置y轴标签。比如这样： ? 如果是多个子图，我们同样操作subplot这个对象来进行设置。
文章目录 matplotlib介绍 matplotlib绘制折线图 matplotlib绘制柱状图 matplotlib绘制柱线混合图 matplotlib介绍 Matplotlib 是 Python...它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。...绘制柱状图 绘制普通柱状图 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams...将X轴数据改为使用np.arange(len(x_data))+bar_width, # 就是bar_width、1+bar_width、2+bar_width...这样就和第一个柱状图并列了 plt.bar...绘制柱线混合图 绘制柱线混合图 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams
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