绘制共享Y轴的子图——Matplotlib Subplots

最新推荐文章于 2024-01-27 13:08:39 发布
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文章标签： matplotlib python 数据分析
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本文介绍了如何使用Matplotlib的subplots功能创建共享Y轴的子图，以方便比较不同数据的变化趋势。通过实例展示了如何设置子图的尺寸、绘制不同团队的销售额并共享Y轴，以及定制子图的标题和轴标签，从而在数据分析中实现更直观的视觉效果。

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绘制共享Y轴的子图——Matplotlib Subplots

在数据分析的过程中，可视化是一个重要的环节。而绘制多个子图则是常见的需求之一。在使用 Matplotlib 进行数据可视化时，我们可以使用 subplots 函数来快速绘制多个子图，并且使用 sharey 参数实现共享Y轴，让数据更加直观地比较。

以下是一个简单的例子，同时绘制两个子图，横坐标均为时间，在第一个子图中展示了 A 团队的销售额变化情况，在第二个子图中展示了 B 团队的销售额变化情况。由于二者的销售额单位相同，因此使用 sharey 参数实现共享Y轴，更容易发现两个团队的销售额变化趋势对比。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# Data
time = np.arange(1
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python使用matplotlib可视化subplots子图、subplots绘制子图并为可视化的多个子图设置共享的Y轴
data+scenario+science+insight
06-23 531
python使用matplotlib可视化subplots子图、subplots绘制子图并为可视化的多个子图设置共享的Y轴（make the subplots share the same yaxis）
如何在Matplotlib中绘制多个Y轴刻度
最新发布
python收藏家的博客
01-22 693
Matplotlib是一个功能强大的Python库，在它的帮助下，我们可以绘制条形图，图表，绘图，比例等。在本文中，我们将尝试在Matplotlib中绘制多个Y轴刻度。
matplotlib如何画多个子图共用同一个坐标系
周倩如的csdn博客
01-27 1184
是比较正统的画法（参数代表行列数），指定figure和axes，然后对axes单独进行操作（图表元素增加和修改）。fig相当于是一个大的画布，ax相当于是小的子图，一个画布可以有一个或多个子图。单个图表任何操作都是在axes对象上进行的，包括坐标轴、刻度、图例等。代码里还强制设置x轴使用科学计数法，用scilimits。来绘图，非常简单，但这是偷懒的做法，不建议大家这样。用sharey=ax1， 或 sharex。相信不少小伙伴一开始都是直接用。====（转载到此结束）
用matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴
m0_38125087的博客
06-06 8366
有时候想要把几张图放在一起plot，比较好对比，subplot和subplots都可以实现，具体对比可以查看参考博文。这里用matplotlib库的subplot来举个栗子。 数据长什么样 有两个数据段，第一个数据是DataFrame类型，第二个是ndarray类型。每个数据都有3列，我想画1*3的折线子图，第一个数据的第n列和第二个数据的第n列画在一张子图上。先来看一下两个数据长什么样儿（为显示方便，只看前5行）。 In [1]: testing_set.head() # DataFrame类型 Out
matplotlib：子图的绘制及坐标轴共享
m0_56181660的博客
09-14 2025
本文主要内容是matplotlib中子图的绘制及坐标轴共享，仅供学习参考
Py-Matplotlib: Plot 如何生成多个子图，以及它们如何共享坐标轴？或者共轴？
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11-22 2万+
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不会用matplotlib画多子图？收好这2个套路
weixin_56069388的博客
11-17 3679
用matplotlib画多子图，掌握subplots()，add_gridspec()和add_subplot。
python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸
alike_u的博客
04-07 1万+
子图是Matplotlib中强大的功能之一。使用函数，您可以方便地创建多个子图，并使用Axes对象绘制各种图形。使用各种选项，例如figsizewspace和hspace参数，以及GridSpec对象，可以更改子图的大小、位置和间距。
python中matplotlib绘制子图_Matplotlib-绘制子图
weixin_29291069的博客
02-20 1197
9.Matplotlib-绘制子图image扫码关注【牵引小哥讲Python】，关注回复【资源】领取学习资源！原创作者：牵引小哥微信公众号：牵引小哥讲Python注：转载或复制请注明出处——牵引小哥Matplotlib是一个面向对象的绘图库。在实际应用中，常常新建一个Figure对象，作为容器。再在Figure对象中创建Axes对象绘图。这样操作，可以理解为在一张画布(Figure)中创建一张图(...
【python 的各种模块】(6) 如何用matplotlib来画多个图形，子图，以及图中图
奔跑的犀牛先生
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【代码】【python VS vba】(9) 在python使用matplotlib库来画多个图形，子图，以及图中图。
Matplotlib 两个 y 轴
落落小方地发卡
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(10) y1 = 2*x y2 = x**2 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x, y1, 'b', label="y1") ax.set_ylabel("label 1") # 新建一个有...
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twiny共享y轴 twinx同理 官方文档-谷歌汉化 个人理解 twiny()作用:创建并返回一个共享y轴的子图对象 例: ax2=ax1.twiny() twiny返回一个与ax1共享y轴的子图对象。 这时候就多了一个子图ax2，该子图的x轴位于坐标轴上方，通过ax2对象可以对上方x轴进行修改，但ax2不能修改下方x轴，因为它是属于ax1的 参考 官方文档 设置双坐标轴(twinx & twiny) ...
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Orion_gi 净土
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背景：探究多组时间序列的规律，由于数据发生的时间跨度长且相同，希望实现所有数据一起动的功能。在所有数据均以表格的方式进行存储时，可用python的pandas实现。实现方式：把数据读成dataframe格式，借助 df[["fac1","fac2","fac3"]].plot(title="title",subplots=True,xticks=range(len(df["date"][:-1])),rot=90) 问题：matlab中能否实现相同的功能呢？ 答：基于个人查的资料，能实现类似的功能。和df
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matplotlib画图：如何一个图共用两个Y轴
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import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) l1 = ax1.plot(int_epoch2, int_prec12, 'darkcyan', label='test accuracy of ResNet20') l2 = ax1.plot(int_epoch3,...
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11-29
下面是关于matplotlib subplots的介绍和演示： matplotlib中的subplots函数可以在一个figure中创建多个子图，其调用格式为： ```python fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols, sharex=False, sharey=False) ``` 其中，nrows和ncols分别表示子图的行数和列数，sharex和sharey表示是否共享x轴和y轴。 下面是一个例子，创建一个2行3列的子图： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400) y = np.sin(x**2) # 创建子图 fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(8, 5)) # 在子图中绘制图形 axes[0, 0].plot(x, y) axes[0, 0].set_title('subplot 1') axes[0, 1].scatter(x, y) axes[0, 1].set_title('subplot 2') axes[0, 2].hist(y) axes[0, 2].set_title('subplot 3') axes[1, 0].bar(x, y) axes[1, 0].set_title('subplot 4') axes[1, 1].fill(x, y) axes[1, 1].set_title('subplot 5') axes[1, 2].pie(np.abs(y)) axes[1, 2].set_title('subplot 6') # 调整子图之间的距离 plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.3) # 显示图形 plt.show() ``` 该例子中，我们创建了一个2行3列的子图，然后在每个子图中绘制了不同类型的图形，最后调整了子图之间的距离。
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