在作图过程中,需要绘制多个变量,但是每个变量的数量级不同,在一个坐标轴下作图导致曲线变化很难观察,这时就用到多个坐标轴.本文除了涉及多个坐标轴还包括Axisartist相关作图指令.做图中label为公式的表达方式.matplotlib中常用指令. 一.放一个官方例子先 from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes import matplotlib.pyplot as plt import nu

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 = plt.figure()

#coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #X,Y轴数据y = [20,59,11,12,16,20,15,12,16,21,34,48,11,15,18,16,17,17,11,25,16,9,10,18,16,18,18]#计算list y的长度ylen = len(y)#print ylen #(开始值.终值 .元素个数作为X坐标目的实现X轴自动伸缩)xArray = np.linspace(0,ylen,

matplotlib y轴标注显示不全以及subplot调整的问题 问题: 我想在y轴显示的标注太长,想把它变成两行显示,发现生成的图形只显示的第二行的字,把第一行的字挤出去了 想要的是显示两行这样子的 现实却是这样子 主要相关的api有: plt.subplots_adjust set_ylabel plt.text 解决思路 来自matplotlib的官网,以及图示 当出现右边显示不全的时候,第一感觉是:应该可以通过set_ylabel 来设置y轴标注的位置和大小,发现set_ylabel只

1.双y轴绘制 关键函数:twinx() 问题在于此时图例会有两个. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc rc('mathtext', default='regular') time = np.arange(10) temp = np.random.random(10)*30 Swdown = np.random.random(10

sigmoid函数图像 x=-10:0.1:10;  y=sigmf(x,[1 0]);  plot(x,y) 画出的图像如下所示: 怎么将Y轴放在中间呢,而不是在左边? 即如何得到这种效果呢? 方法:新建一个函数:xyplot.m %作用:将Y坐标轴放在中间 function xyplot(x,y) % PLOT plot(x,y); else display(' Not 2D Data set !') end end hold on; % GET TICKS X=get(gca,'Xtick

matplotlib 画图 1. 画曲线图       Tompson = np.array([0, 0, 0, 0, 0.011, 0.051, 0.15, 0.251, 0.35, 0.44, 0.51, 0.59, 0.65, 0.68, 0.725, 0.752, 0.8])   ours = np.array([0.00000000e+00, 1.21182744e-04, 4.26563257e-02,   1.76078526e-01, 3.51187591e-01, 5.0266

实现一个最简单的plot函数调用: import matplotlib.pyplot as plt y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据,以数组形式提供 x=len(y) # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度 x=range(x) # 以0开始的递增序列作为x轴数据 plt.plot(x,y) # 只提供x轴,y轴参数,画最简单图形 图形输出结果类似于: 加入新方法: plt.figure() :自定义画布大小 plt.subplot() :设置画布划分以及图像在画布上输出的

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40005163 Matplotlib.pyplot画图实例 {使用pyplot模块} matplotlib绘制直线.条形/矩形区域 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t , , .01) s = np.sin(2 * np.pi * t) plt.plot(t,s) # draw a thick red hline at y=0 th

python使用matplotlib画图 matplotlib库是python最著名的画图库.它提供了一整套和matlab类似的命令API.十分适合交互式地进行制图. 先介绍了怎样使用matplotlib进行柱状图的绘制 使用matplotlib进行柱状图的绘制仅仅须要三个步骤 第一:导入matplotlib包 第二:调用bar函数进行设置 第三:调用show( )将其显示就可以 当中bar函数提供了很多參数,比如left.height.width.label.yerr等等,以下进行一一说明:

一.介绍 官方文档:https://www.matplotlib.org.cn/home.html 安装:pip install matplotlib Matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据.Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本,Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包. 二.使用例子 1.波形图 import matplotlib.pyplot as

一.使用matplotlib画图 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 使用matplotlib画柱形图 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt #数据视图 #配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = &q

from matplotlib import pyplot as plt #调节图形大小,宽,高 plt.figure(figsize=(6,9)) #定义饼状图的标签,标签是列表 labels = [u'第一部分',u'第二部分',u'第三部分'] #每个标签占多大,会自动去算百分比 sizes = [60,30,10] colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue'] #将某部分爆炸出来, 使用括号,将第一块分割出来,数值的大小是分割出来的与其他两块

Highcharts 官网:https://www.hcharts.cn/demo/highcharts Highcharts API文档:https://api.hcharts.cn/highcharts#yAxis.tickmarkPlacement Highcharts属性与Y轴数据值刻度显示Y轴最小最大值   Highcharts.setOptions({global:{useUTC : false}});   $(function(){         //声明报表对象        

一.在测试matplotlib时遇到X轴中文字符不显示的问题,参考网上 源代码如下 from matplotlib import pyplot as plt import random import matplotlib from matplotlib import font_manager # my_font = {'family' : 'MicroSoft YaHei', # 'weight' : 'bold', # 'size' : 'larger'} # matplotlib.rc("f

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a53599101019qax.html 多个Y轴的实现方法在于把yAxis设置成一个数组,里面的一个对象代表一条Y轴,利用opposite:true来表示是否跟默认位置相反,默认Y轴的位置在图形左边,series中通过对每个series设置yAxis来表示使用哪个Y轴,0表示第一个,以此类推. <script src="http://code.highcharts.com/highcharts.js"><

双y轴图像具有单y轴图像没有的对比效果,在MATLAB中有plotyy函数可以实现,Python的实现方式没有MATLAB那样方便,不过实现效果却也不见得差. 以往我常用的绘图命令是import matplotlib.pylab as plt # 导入绘图包plt.figure() # 创建图像文件plt.plot(...)  # 绘制图像plt.show() # 显示图像 在双y轴制图中,绘图命令和以往不同,因而在此记录以备日后查阅.以一段程序为例fig, ax1 = plt.subplots

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * numpy 常用来组织源数据: 使用 plot 函数直接绘制上述函数曲线, 可以通过配置 plot 函数参数调整曲线的样式.粗细.颜色.标记等: 曲线图:matplotlib.pyplot.plot(data) 灰度图:matplotlib.pyplot.hist(data) 散点图:matplotlib.pyplot.scatter(data) 箱式图:

no display name and no $DISPLAY environment variable ============================ @Neil's answer is one (perfectly valid!) way of doing it, but you can also simply call matplotlib.use('Agg') before importing matplotlib.pyplot, and then continue as no

之前用以下代码将实验结果用matplotlib show出来 plt.plot(np.arange(len(aver_reward_list)), aver_reward_list) plt.ylabel('Average Reward') plt.xlabel('Episode') plt.tight_layout() plt.savefig("AverageReward.eps") plt.show() 画出的图都没什么问题,但忽然有一次数据量比较大,matplotlib开始报错,

一.单条 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 5 y1 = [20, 10, 30, 25, 15] y2 = [15, 14, 34 ,10,5] index = np.arange(5) bar_width = 0.3 plt.bar(index , y1, width=0.3 , color='y') plt.bar(index , y2, width=0.3 , color='b' ,bottom=y1) plt.