首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

plot(var())显示两个不同的图,如何将它们合并为一个?也有两个y轴

要将两个不同的图合并为一个,同时拥有两个y轴,可以使用matplotlib库来实现。

首先,导入所需的库:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

接下来,创建两个子图,并设置它们共享x轴:

代码语言:txt
复制
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

然后,分别绘制两个图形,并分配给各自的轴:

代码语言:txt
复制
# 绘制第一个图形
ax1.plot(x1, y1, 'r-', label='图1')
ax1.set_xlabel('x轴')
ax1.set_ylabel('y1轴')
ax1.tick_params(axis='y1')

# 绘制第二个图形
ax2.plot(x2, y2, 'b-', label='图2')
ax2.set_ylabel('y2轴')
ax2.tick_params(axis='y2')

最后,添加图例并显示图形:

代码语言:txt
复制
# 添加图例
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

这样,就可以将两个不同的图合并为一个,并且拥有两个y轴。你可以根据实际情况修改x轴和y轴的标签、图例的位置等。

关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以根据具体需求选择适合的产品,例如云服务器、云数据库、云存储等。你可以访问腾讯云官方网站获取更多详细信息:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

只要两个变量具有严格单调的函数关系,那么它们就是完全Spearman相关的,这与Pearson 相关不同,Pearson相关只有在变量具有线性关系时才是完全相关的。...hist() 绘制二维条形直方图,可显示数据的分配情形 Matplotlib/Pandas boxplot() 绘制样本数据的箱形图 Pandas plot(logy = True) 绘制y轴的对数图形...(5) plot(logx = True) / plot(logy = True) 功能:绘制x或y轴的对数图形。...使用格式:D.plot(logx = True) / D.plot(logy = True) 对x轴(y轴)使用对数刻度(以10为底),y轴(X轴)使用线性刻度,进行plot函数绘图,D 为 Pandas...D为Pandas的DataFrame或Series,代表着均值数据列,而error则 是误差列,此命令在y轴方向画出误差棒图;类似地,如果设置参数xerr = error,则在x轴 方向画出误差棒图。

2.2K20

高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

方便了解一幅图的不同术语。...现在,数据被格式化成一个简单的表格,我们来看如何将这些结果绘制成条形图。...这就是我建议养成这样做的习惯的原因: fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax) 得到的图看起来与原始图看起来相同...在这个例子中,我们将绘制一条平均线,并显示三个新客户的标签。下面是完整的代码和注释,把它们放在一起。...幸运的是,我们也有能力在图上添加多个图形,并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上,我们应对如何做到这一点有基本了解。首先,创建图形,然后创建坐标轴,然后将其全部绘制在一起。

2.4K20
  • 高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

    方便了解一幅图的不同术语。...现在,数据被格式化成一个简单的表格,我们来看如何将这些结果绘制成条形图。...这就是我建议养成这样做的习惯的原因: fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax) 得到的图看起来与原始图看起来相同...在这个例子中,我们将绘制一条平均线,并显示三个新客户的标签。 下面是完整的代码和注释,把它们放在一起。...幸运的是,我们也有能力在图上添加多个图形,并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上,我们应对如何做到这一点有基本了解。 首先,创建图形,然后创建坐标轴,然后将其全部绘制在一起。

    2.4K20

    Matplotlib使用(1)

    fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]) Matplotlib在Figures(窗口)上绘制数据图,每个数据可以包含一个或多个...使用轴创建图形的最简单方法是使用,pyplot.subplots然后我们可以 Axes.plot在轴上绘制一些数据: ---- matlab中不用画轴,就像这样 Matlab m里面也有相似得用法, 接下来看看图形要素...轴包含两个(或3D情况下为三个) Axis对象(注意轴和Axis之间的差异),这些对象负责数据限制(也可以通过axes.Axes.set_xlim()和 axes.Axes.set_ylim()方法控制数据限制...通过将线段迭代合并为单个矢量,直到下一个线段到矢量的垂直距离(在显示坐标空间中测量)大于该path.simplify_threshold参数,可以简化此工作。...'] = 10000 plt.plot(y) plt.show() 与上面得图一样,但是绘制时间在主观上面确实可以感觉到了差异 传说 轴的默认图例行为会尝试查找覆盖最少数据点(loc='best')

    2K30

    一文解决基本科研绘图需求(可视化神器ggstatsplot)(1)(概述)

    一般情况下,数据可视化和统计建模是两个不同的阶段。而ggstatsplot的核心思想很简单:将这两个阶段合并为输出具有统计细节的图片,使数据探索更简单,更快捷。...而在图片输出方面:(1)小提琴图(用于不同组之间连续数据的异同分析);(2)饼图(用于分类数据的分布检验);(3)条形图(用于分类数据的分布检验);(4)散点图(用于两个变量之间的相关性分析);(5)相关矩阵...该图表达的是sleep_rem与awake存在相关性,其中X轴为sleep_rem,Y轴为awake。该图中右侧和上方的直方图代表的是数据的分布。该段数据越多,其柱子越高。...该图比较的是不同组之间,分类数据的分布是否存在异同。同样可以修改参数让它显得更加复杂和美观。...gghistostats 如果您希望查看一个变量的分布并通过一个样本测试检查它是否与指定值明显不同,则此功能将允许您这样做。

    6.1K42

    python绘图与数据可视化(二)

    对象的 plot() 方法,对 x 、 y 数组进行绘图操作: ax.plot(x,y) Matplotlib axes类使用详解 Matplotlib 定义了一个 axes 类(轴域类),该类的对象被称为...#如果新建的子图与现有的子图重叠,那么重叠部分的子图将会被自动删除,因为它们不可以共享绘图区域。...import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3]) #现在创建一个子图,它表示一个有2行1列的网格的顶部图。...-”负号的乱码问题 Matplotlib双轴图 在一些应用场景中,有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴,这样可以更直观地显现图像,从而获取更有效的数据。...Matplotlib提供的 twinx() 和 twiny() 函数,除了可以实现绘制双轴的功能外,还可以使用不同的单位来绘制曲线,比如一个轴绘制对函数,另外一个轴绘制指数函数。

    17310

    Matlab绘图方法整理(超完整版)

    ,相应的在Matlab中也有画它们图形的方法,下面是其它几种图形作图方法(非全部): 对数坐标图 semilogx(x1,y1,'参数',x2,y2,'参数'...)...说的简单些,就是给我们要用的空间坐标系做个底面出来,本来x、y都是一维向量,它们也就是只能当两根轴,这个时候用新的两个X、Y矩阵来把空间坐标系的二维地面给表示出来,这样的话每一个[X,Y]就都能对应一个...后续图形不再与之前图形绘制在一个窗口中 axis on 显示坐标轴 axis off 不显示坐标轴 axis square 使坐标轴区域为正方形 axis normal 自动调整轴的长宽比和数据单元的相对比例...(当然,也有在[0,255]内取值的,不再介绍) 色图(Colormap) 首先,创建一个色图矩阵方法如下: cmap = colormap(parula(5)) 其中,parula是内建色图中包含的一个种类...axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1]) axis square grid on 其它 其实在Matlab中还有两个非常重要的函数: set和get,它们两个能非常方便的创建、修改图形的各种属性

    2.4K30

    Pandas绘图功能

    输出结果显示,数据集包含53940个不同钻石的10个特征,其中有数值变量也有分类变量。...柱状图 柱状图是一个单变量图(注意区分柱状图和条形图),它将一个数值变量分组到各个数值单元中,并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...这个直方图让我们更好地了解了分布中的一些细微差别,但我们不能确定它是否包含所有数据。将X轴限制在3.5可能会剔除一些异常值,以至于它们在原始图表中没有显示。...boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。...散点图 散点图是双变量图,采用两个数值变量,并在x/y平面上绘制数据点。

    1.8K10

    「R」ggplot2数据可视化

    标度控制着数据空间的值到图形属性空间的值的映射。一个连续型的y标度会将较大的数值映射至空间中纵向更高的位置。 引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。...Scatter plot 2.png 我们依据对最初图形的解释,可以很清晰的观察到不同的函数执行了什么样的功能。 ggplot2包提供了分组和小面化的方法。...Salaries by Rank.png 该图显示了不同学术地位对应薪水的缺口箱线图。实际的观察值(教师)是重叠的,因而给予一定的透明度以避免遮挡箱线图。它们还抖动以减少重叠。...语法 结果 facet_wrap(~var, ncol=n) 将每个var水平排列成n列的独立图 facet_wrap(~var, nrow=n) 排成n行独立图 facet_grid(rowvar~colvar...=指定这些水平的标签,limits=表示哪些水平应该展示 coord_filp() 颠倒x轴和y轴 我们将这些函数应用一个分组箱线图中,其中包含按学术等级和性别分组的薪资水平,代码如下: data(Salaries

    7.4K10

    深度好文 | Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表(附完整 Python 源代码)

    密度图 (Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。 通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...直方密度线图 (Density Curves with Histogram) 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息,因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...交叉相关图 (Cross Correlation plot) 交叉相关图显示了两个时间序列相互之间的滞后。 ? 39....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 (Plotting with different scales using secondary Y axis) 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。 或者,您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

    1.7K40

    看这个就够了——用程序实现各类优美的图形大全

    ,修改这个可以改变图表显示的各省颜色柱状图。...程序如下,修改了语句为这两个语句 plt.plot(x, y1, label='y = sin(x)',c='r',ls='--', lw=3) plt.plot(x, y2, label='y = cos...程序运行后图形显示如下: ? 案例10:对案例9修改,另外另外,marker关键字参数可以和color以及linestyle这两个关键字参数合并为一个字符串。 程序如下: ?...程序运行后图形显示如下: ? 案例11:全球城市排名柱状图并对坐标轴加说明文字 plt.xlabel('全球城市名') plt.ylabel('万亿美金') 这两个语句对坐标轴加入说明文字。...程序运行后图形显示如下: ? 以上是对python画图中程序,大家可以根据讲解的参数修改参数实现不同的图形,颜色等。 ----

    1K20

    深度好文 |Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表

    介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。 例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。 或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...with Histogram) 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息,因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...38 交叉相关图 (Cross Correlation plot) 交叉相关图显示了两个时间序列相互之间的滞后。...图40 41 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 (Plotting with different scales using secondary Y axis) 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...下面是根据USArrests数据集将美国各州分为5组的代表性示例。 此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。 或者,您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

    1.6K30

    深度好文 |Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表完整 Python 源代码实现

    图21 22 密度图 (Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。 通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...图22 23 直方密度线图 (Density Curves with Histogram) 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息,因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...图37 38 交叉相关图 (Cross Correlation plot) 交叉相关图显示了两个时间序列相互之间的滞后。 ?...图40 41 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 (Plotting with different scales using secondary Y axis) 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。 或者,您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

    1.1K40

    JavaScript 3D 图表

    在说 3D 图表以前,首先要明确两个概念,一个是数据的维度,一个是呈现数据载体的维度。对于数据的维度,一维的数据呈现,但是呈现的载体是二维的平面图,比如饼图: 已经能够很清晰地观察到数据的分布情况。...数据如果增加一个维度,变成二维,呈现载体依然是二维的平面图: 数据表达依然是清晰的。...但是,倘若再增加一维,这个时候就面临了两个问题: 数据的维度增加,复杂性也增大了; 计算机发展到现在,绝大多数情况下数据载体依然是二维的平面图,如何展示三维的数据呢?...这两个问题中,第一个问题从本质上说,无法解决。数据的维度越大,理解起来理所当然地,也越来越困难。 但是第二个问题,我们至少有两种解决办法。...例如,利用颜色不同来表示第三个维度的热图: 在两个维度经度和维度的情况下,第三个维度温度通过颜色的不同来展示了。 另一种,就是绘制 3D 的图形,把第三个维度展示出来。

    95010

    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    让我们绘制一个折线图,看看微软在过去 12 个月的表现如何: df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数,以英寸为单位的宽度和高度...: 正如我们在图中看到的,title 参数为绘图添加了一个标题,而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...: 箱形图 箱线图由三个四分位数和两个虚线组成,它们在一组指标中总结数据:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...如果在同一个图中显示了多个面积图,则不同的颜色可以区分不同的面积图: df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图 散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。

    4.6K50

    创建吸引人的统计图表:Seaborn 库的实用指南与示例

    'Value')plt.title('Box Plot Example')plt.show()这将生成一个箱线图,其中 x 轴表示 'Category' 列的不同类别,y 轴表示 'Value' 列的值..., ci=None)plt.title('Bar Plot Example')plt.show()这将生成一个条形图,其中 x 轴表示不同的天(星期几),y 轴表示总账单的平均值,不同性别用不同颜色表示...Example')plt.show()这将生成一个小提琴图,其中 x 轴表示不同的天,y 轴表示总账单,不同性别的数据用不同的小提琴区域表示,并且通过 split 参数分开展示。...')plt.show()这将生成一个线性模型图,其中 x 轴表示总账单,y 轴表示小费,不同性别的数据用不同的颜色表示,并且展示了线性模型的拟合线及其置信区间。...()这将生成一个分类箱线图,其中 x 轴表示不同的天,y 轴表示总账单,不同性别的数据用不同的颜色和箱线表示。

    15910

    50个数据可视化最有价值的图表(附完整Python代码)

    散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。...▲图22 23. 直方密度线图 (Density Curves with Histogram) 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息,因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...▲图37 38. 交叉相关图 (Cross Correlation plot) 交叉相关图显示了两个时间序列相互之间的滞后。 ? ▲图38 39....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 (Plotting with different scales using secondary Y axis) 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

    2K50

    Matplotlib基础全攻略

    我们可以通过ylim方法修改y轴的范围,比如我们想修改为(-1.5,1.5),同理,我们可以通过xlim方法来修改x轴的坐标范围: plt.plot([1,1,0,0,-1,0,1,1,-1]) plt.ylim...设定坐标轴标签和旋转 我们可以通过xticks()和yticks()函数设定坐标的标签,两个函数主要有以下两个参数: location:指坐标的位置. labels:对应的坐标位置显示的标签....,如果只是设定值为minor,则grid不会显示;both表示大小区间坐标轴分割线都有 参数axis,指定绘制grid 的坐标轴,取值为both,x或y。...增加图例 当多条曲线显示在同一张图中时,图例可以帮助我们区分识别不同的曲线,在中国银行的数据中,我们可以把开盘价和收盘价同时放在一张曲线图中,并为二者增加图例....箱线图能够很直观地表示出一个变量的分布,也有助于检测异常值。

    1.9K50
    领券