python twiny共享y轴

最新推荐文章于 2024-08-03 23:47:55 发布
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本文介绍了如何使用twiny()函数创建共享Y轴的子图对象，并解释了如何通过返回的对象来修改图表的上部X轴，同时保持下方X轴不变。通过示例展示了twiny()的具体应用。

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twiny共享y轴

twinx同理

官方文档-谷歌汉化

在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

参考

官方文档
设置双坐标轴(twinx & twiny)

绘制共享Y轴的子图——Matplotlib Subplots
.
06-10 581
在上面的例子中，我们使用了 subplots 函数创建一个包含 1 行和 2 列的子图网格，并将 figsize 参数设置为 (10, 5)，表示绘图的尺寸为 10 * 5 英寸。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。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。
好东西就该分享，Python绘图坐标轴共享与复用
微小冷的学习笔记
02-28 1470
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06-13 340
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多子图坐标轴共享
python 图标题上移_使用twiny时，Python Matplotlib图标题与轴标签重叠
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12-07 281
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01-19
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#-*- coding: utf-8 -*-#调用包importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#读取文件io=r'E:\工作\专项\白骑士数据验证\白骑士数据汇总表.xlsx'yinka=pd.read_excel(io,sheet_name='YINKA_sample')bqs=pd.read_excel(i...
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我试图用twiny在同一张图上绘制两个独立的量，如下所示：fig = figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.plot(T, r, 'b-', T, R, 'r-', T, r_geo, 'g-')ax.set_yscale('log')ax.annotate('Approx. sea level', xy=(Planet.T_day*1.3,(Planet.R)/...
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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
用python画尺子；对数坐标尺绘制；matplotlib坐标轴多重刻度
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源码写得很乱，大家凑合看，看不懂在下面评论问我，随缘解答。方法，把多个x轴放在一起，就可以实现多重刻度。需求的小伙伴们可以参考一下，提供一个思路那就是 用。用我的源码改一改可以。
Python教程：matplotlib 绘制双Y轴曲线图
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Python案例分享，B站视频教程：https://space.bilibili.com/523606542
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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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：数据皮皮侠 双X轴的 可以理解为共享y轴 ax1=ax.twiny() 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.exp(-x) y2 = np.log(x) fig = ...
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01-25 1247
在这个例子中，ax1是第一个坐标轴，ax2是共享X轴的第二个坐标轴。使用ax1.twinx()创建ax2，并通过ax2.set_ylabel()设置第二个坐标轴的Y轴标签。最后，使用ax2.legend()将两个坐标轴的图例合并显示。
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11-23 342
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python 循环绘制子图时，设置共享x、y轴
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python 循环绘制子图时，设置共享x、y轴
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在Python中创建具有双X轴的图表可以让你在同一张图上展示两个不同的数据集，这两个数据集可能有不同的尺度或单位。这通常通过`matplotlib`库完成。 下面是如何利用 `matplotlib` 创建带双 X 轴图形的一个简单示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 x_data = [0, 1, 2, 3, 4] y_data = [v**2 for v in x_data] fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('原始刻度') ax1.set_ylabel('平方值', color=color) ax1.plot(x_data, y_data, color=color) ax2 = ax1.twiny() # twiny(): 共享Y轴但有两个独立的X轴. # 如果需要共享X轴而拥有两个Y轴，则应使用twinx(). color = 'tab:blue' # 将第二个坐标系的数据转换为第一个坐标的等效位置, # 这里假设新的x轴表示的是原数值加5后的结果作为演示。 new_x_tick_positions = [(val + 5) for val in x_data] def forward(x): return x - 5 # 新到旧的关系函数 def inverse(x): return x + 5 # 旧回新的关系函数 ax2.set_xlim([min(new_x_tick_positions), max(new_x_tick_positions)]) second_ticks = [item.get_text() for item in ax1.get_xticklabels()] ax2.set_xlabel('偏移+5后的刻度') aux_trans=ax2.transData._b # 强制更新transform状态 ax2.set_xticks(new_x_tick_positions) ax2.spines["top"].set_position(("axes", 1.0)) ax2.tick_params(axis='x', colors=color) ax2.xaxis.label.set_color(color) plt.title("包含两个X轴的绘图") fig.tight_layout() plt.show() ``` 此代码段首先建立了一个基本的折线图，并设置了它的颜色及标签信息；接着我们使用了`twiny()` 函数添加一个新的X轴，它与之前的那个共享相同的 Y 轴范围。最后设置新加入的X轴样式、位置以及调整一些视觉效果使得两张表更易于区分。
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