matplotlib：次坐标轴ax2=ax1.twinx()

最新推荐文章于 2025-07-08 14:51:07 发布
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本文展示了一个使用Python的matplotlib库进行双轴绘图的例子。通过创建两个共享相同x轴但有独立y轴的数据集，文章详细介绍了如何在一个图表中同时绘制两个不同尺度的数据系列，并设置了不同的颜色和标签以区分每个y轴。

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import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use(“TkAgg”)
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.gridspec as gridspec

x=np.arange(0,10,0.1)
y1=0.05x**2
y2=-1y1

fig,ax1=plt.subplots()
ax2=ax1.twinx()#产生一个ax1的镜面坐标
ax1.plot(x,y1,“g-”)
ax2.plot(x,y2,“b–”)

ax1.set_xlabel(“X data”)
ax1.set_ylabel(“Y1”,color=“g”)
ax2.set_ylabel(“Y2”,color=“b”)

plt.show()
在这里插入图片描述

Python中matplotlib.pyplot中的twinx()函数
明德zhuang
04-09 1万+
# Implementation of matplotlib function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import TextBox fig, ax = plt.subplots() plt.subplots_adjust(bottom = 0.2) t = np.arange(-2.0, 2.0, 0.001) s = np.sin(t)+np.cos(2
ax1.twinx()函数介绍
weixin_43597208的博客
10-09 424
ax1.twinx() 是 Matplotlib 中用于创建共享 x 轴的双 y 轴的函数。在 Matplotlib 中，当我们希望在同一图中显示不同的数据集，但它们具有相同的 x 轴数据时，可以使用 twinx() 函数创建一个新的坐标轴，该坐标轴与原始坐标轴共享 x 轴，但具有独立的 y 轴。
Matplotlib 全攻略：从基础图表到高级可视化案例详解
最新发布
2302_81303859的博客
07-08 1218
本文系统梳理了Python数据可视化库Matplotlib的核心用法，涵盖折线图、散点图、柱状图等15+基础图表绘制，详解图表美化（颜色映射、图例定制、刻度调整）、多子图布局及交互式绘图技巧。通过股票数据、时间序列、科学数据等6个实战案例，展示从数据处理到可视化呈现的完整流程，适合数据分析初学者快速掌握数据可视化技能，提升图表表现力。
2019年大数据网络赛 第四部分：可视化 柱线混合图：twinx()
weisiyu_liang的博客
09-28 1293
第三问： 利用柱线混合图形画出合肥市，高新区，庐阳区的pm2.5的值。要求将输出的折线图保存成图像文件，X轴表示时间，柱状表示 高新区 的pm2.5的值，线形表示 庐阳区的pm2.5的值。（5分） 要求：图形中含有图例 说明：此题主要利用了twinx()将柱形图与折线图进行连接放在一起 ax1 = fig.add_subplot(111) ax2 = ax1.twinx() 代码如下：...
Matplotlib中twinx() 函数的用法
weixin_37522117的博客
08-29 1639
Matplotlib中twinx() 函数的用法
matplotlib twinx
qq_40618823的博客
06-14 557
// &&&&&& An highlighted block df_return_pur[‘trans_dt’]=pd.to_datetime(df_return_pur[‘trans_dt’].astype(“str”),errors = ‘coerce’) df_return_pur[“purred”]=df_return_pur[“all_pu...
使用这个代码ax2 = ax1.twinx().twiny()，左边下边框属于ax1,右边上边框属于ax2，为什么ax2的参数总有一道贯穿整个图的线，同样的pt.RainCloud代码但是ax1没有这道横线
03-08
在Matplotlib中使用`ax2 = ax1.twinx().twiny()`创建双坐标轴时，次坐标轴默认会保留所有边框（spines），导致出现贯穿图形的线条。以下是具体解决方案和步骤： --- ### **问题原因** 1. **边框默认可见性**：次...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 questions = [ "日常通勤需求", "性能因素关注", "品牌口碑重要性", "参数匹配需求", "品牌/型号偏好", "驾驶体验满意度" ] agree_very_agree = [81.9, 83.8, 84.3, 82.4, 85.2, 80.5] # 同意+非常同意 very_agree = [21.9, 23.33, 22.86, 19.05, 19.52, 28.57] # 非常同意 x = np.arange(len(questions)) # 创建图表 fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6)) # 柱形图（主坐标轴） bars = ax1.bar(x, agree_very_agree, color='#1f77b4', alpha=0.8, label='同意+非常同意') ax1.set_ylabel('同意+非常同意占比 (%)', color='#1f77b4') ax1.set_ylim(0, 100) ax1.set_xticks(x) ax1.set_xticklabels(questions, rotation=45, ha='right') # 折线图（次坐标轴） ax2 = ax1.twinx() line = ax2.plot(x, very_agree, color='#ff7f0e', marker='o', label='非常同意') ax2.set_ylabel('非常同意占比 (%)', color='#ff7f0e') ax2.set_ylim(0, 30) # 标题与图例 plt.title('用户对两轮电动车的需求与偏好分析') fig.tight_layout() plt.show()
05-10
1. **双Y轴处理**：通过`twinx()`创建次坐标轴，使量纲不同的数据可以同图展示 2. **数据标注**：柱状图顶部显示具体数值，折线图使用空心圆点标记数据点 3. **百分比格式**：增长率数据自动转换为百分比显示（`...
源代码如下，请设置图片大小为(10,8)并正确显示两个图例：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取表格数据 df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\1.xlsx") # 分别获取K值、轮廓系数和Calinski-Harabasz指数 k = df['K'] score1 = df['Silhouette Coefficient'] score2 = df['Calinski-Harabasz Index'] # 绘制折线图 fig, ax1 = plt.subplots() # 设置第一个纵坐标 ax1.set_xlabel('K值') ax1.set_ylabel('轮廓系数') ax1.plot(k, score1, color='tab:blue', marker='o') # 设置第二个纵坐标 ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('Calinski-Harabasz指数') ax2.plot(k, score2, color='tab:orange', marker='^') # 显示图像 plt.show()
05-27
ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('Calinski-Harabasz指数') ax2.plot(k, score2, color='tab:orange', marker='^', label='Calinski-Harabasz指数') # 添加图例 # 显示图例 ax1.legend(loc='upper left') ax2....
更改以下代码使得图例Tem图例Pre的左边：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #from matplotlib.font_manager import FontProperties plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #读取数据 data = pd.read_csv(r"D:\Python\T&P.csv") year = data['year'].values temp = data['temp'].values prec = data['prec'].values #设置画布和轴 fig = plt.figure(figsize = (7,4)) ax1 = fig.subplots() ax2 = ax1.twinx() #折线图设置 ax1.plot(year, temp) ax1.plot(year, temp, color = 'red', linestyle = '-', linewidth = 2, marker = 'o', markersize = 5, markerfacecolor = 'white') #坐标轴设置 ax1.set(xlim = (1980,2021), ylim = (25,40), xticks = np.arange(1980,2021,10), yticks = np.arange(25,40,5)) ax1.tick_params(labelsize = 10, pad = 5, length = 4) ax2.set(xlim = (1980,2021), ylim = (0,400), xticks = np.arange(1980,2021,10), yticks = np.arange(0,410,100)) ax2.spines['left'].set_color('red') ax2.spines['right'].set_color('tab:blue') ax2.tick_params(axis = 'y', color = 'tab:blue') ax1.tick_params(axis = 'y', labelcolor = 'red') #坐标标题 ax1.set_xlabel('年(公元)') ax1.set_ylabel('Temperature(℃)', color = 'red') ax2.set_ylabel('Precipitation(mm)', color = 'tab:blue') #图例设置 ax1.legend(['Pre', 'Tem'], ncol = 2, markerscale = 1, frameon= False) #柱状图设置 ax2.bar(year, prec, width = 0.3, color = 'tab:blue', edgecolor = 'tab:blue', linewidth = 1, align='center') ax1.set(xlim = (1980,2021), ylim = (10,40), xticks = [1981, 1990, 2000, 2010, 2020], yticks = np.arange(10, 45, 5)) plt.show()
04-03
ax2 = ax1.twinx() # 折线图设置 ax1.plot(year, temp, color='red', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=5, markerfacecolor='white') # 坐标轴设置 ax1.set(xlim=(1980, 2021), ylim=(25, ...
plt 绘制双坐标轴，legend图例合并
知识搬运者
05-09 1971
如果报错：list‘ object has no attribute ‘get_label‘这个是因为第二个y轴后面每有加逗号，此时加上逗号即可。
Matplotlib之主次坐标轴
beautiful77moon的博客
07-27 1508
画出下图所示的坐标图: 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * x=arange(0,10,0.1) y1=0.05*x**2 y2=-1*y1 fig,ax1=plt.subplots() ax2=ax1.twinx() #产生一个ax1的镜面坐标ax2，ax1与ax2共享一个x轴 ax1.plot(x,y...
python画大对勾_pyplot twinx()勾号重叠
weixin_39720510的博客
12-03 618
因为那是twinx应该做的:)严肃地说,孪生子的要点是在同一图上创建一个独立的y轴.默认情况下,它在图的右侧显示第二个独立的y轴的刻度.这个想法是,您可以使用twinx(或者如果想要两个独立的x轴,则可以使用twiny)执行以下操作：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig, ax = plt.subplots()ax2 = ax.t...
Matplotlib绘制一个X轴2个Y轴的图表
Katherine1029的博客
06-21 778
label 参数可选，用于添加线条的标签，用于图例显示。绘制多条线时，可以多次调用 plot() 方法，每次传递不同的 x 和 y 数据，并根据需要设置不同的样式和颜色。默认值为None，表示使用默认的颜色。你可以使用颜色字符串，如'red'、'blue'、'green'等，也可以使用缩写颜色字符串，如'r'、'b'、'g'等。你可以指定不同的线条样式，如实线('-')、虚线('--')、点划线('-.')、点线(':')等。你可以指定不同的标记类型，如圆圈('o')、方块('s')、三角形('^')等。
设置双坐标轴(twinx & twiny)
You_are_my_dream的博客
12-04 1万+
使用twinx是添加y轴的坐标轴 使用twiny是添加x轴的坐标轴 添加好坐标轴以后，再对新添加的坐标轴进行画图 #!/usr/bin/python #coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 20, 1) y1 = x * x y2 = np.lo
使用python绘制折线图
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焦糖呱呱子的博客
07-31 8万+
使用Python绘图，气象绘图
python设置次坐标轴
RessCris的博客
06-23 1138
用法 ax2 = ax1.twinx() 举例 fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(e13.loc[:1000,'gear']) ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(e13.loc[:1000,'temperature_self'], c='red') # e13.plot(y='temperature') plt.xticks(rotation='60');
Python Matplotlib 多 Y 轴图形绘制技巧：从双轴到四轴，一文掌握图表美化方法
Stark_Fng的博客
08-07 7457
在matplotlib中，绘制多Y轴图形常常使用twinx()方法。
Python画图步骤--使用matplotlib
GreatXiang888的博客
08-25 4164
如果你是新手，不会使用Python作图，那么看完这篇文章，你将会掌握作图的步骤和规律。 第一步：导入包 import matplotlib.pyplot as plt 第二步：创建Figure fig = plt.figure() 其中，可选参数figsize可以控制的图片大小,fig = plt.figure(figsize=(8,4)) 第三步：创建子图 不能通过空Figure绘...
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