#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,

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

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

python seaborn 画图 59888745@qq.com 2017.08.02 distplot( )  kdeplot( ) distplot( )为hist加强版, kdeplot( )为密度曲线图 箱型图 boxplot( ) 联合分布jointplot( ) 热点图heatmap( ) pairplot( ) FacetGrid( ) Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty.它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的

Python画图主要用到matplotlib这个库.具体来说是pylab和pyplot这两个子库.这两个库可以满足基本的画图需求. pylab神器:pylab.rcParams.update(params).这个函数几乎可以调节图的一切属性,包括但不限于:坐标范围,axes标签字号大小,xtick,ytick标签字号,图线宽,legend字号等. 具体参数参看官方文档:http://matplotlib.org/users/customizing.html scatter和 plot 函数的不同

对于numpy的函数,pands等,不是很熟,我来copy一下code,敲击一下,找找感觉. 默认的导入包import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def print_line_draw(): """ 画直线 return: """ x=np.arange(0,9,1) y=x+8 plt.plot(x,y,color="red",linestyle="--&

ScholarOne's 对python matplotlib画图产生的Type 3 fonts字体不兼容,更改措施: 在程序中添加如下语句 import matplotlib matplotlib.rcParams['pdf.fonttype'] = 42 matplotlib.rcParams['ps.fonttype'] = 42 这使得matplotlib to 使用Type 42字体来生成PostScript 和PDF 文件. matplotlib.rcParams['text.use

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()

诈尸人口回归.这一年忙着灌水忙到头都掉了,最近在女朋友的提醒下终于想起来博客的账号密码,正好今天灌水的时候需要画一个双X轴双Y轴的图,研究了两小时终于用Py实现了.找资料的过程中没有发现有系统的文章,反正代码都整理出来了,我决定顺势水一篇. 目前找到的plt实现双X轴双Y轴绘图方式有两种: 使用fig.add_subplot方式将两对坐标系叠加在一个fig上实现双X轴双Y轴效果.所有调整均可完美实现,推荐该方式 通过axes.twinx().twiny()方式实现双X轴双Y轴图形绘制.问题在于对

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:

转载自博客:https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/68130199 matplotlib.pyplot.scatter 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(,) y = x fig = plt

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

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        

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"><

原文地址:http://blog.csdn.net/x_i_a_o_h_a_i/article/details/40449847 其实网上的3D旋转的例子很多,在这里我只是想把其代码做一个解释. 先上图: 代码: TurnAroundActivity /** * 图片浏览器的主Activity. * * @author guolin */ public class TurnAroundActivity extends Activity { /** * 根布局 */ private Relativ

chart.js插件生成折线图时数据普遍较大时Y轴数据不从0开始的解决办法,原文:http://bubuko.com/infodetail-328671.html 默认情况下如下图 Y轴并不是从0开始,这样折现图的幅度会很大,不是正常的幅度,解决办法如下, 示例代码: window.onload = function () { var ctx = document.getElementById("canvas").getContext("2d"); window.m

xAxis: { tickWidth:0,        //设置刻度标签宽度 lineColor:'#ffffff',//设置坐标颜色 lineWidth:0,        //设置坐标宽度 labels:{ enabled:false } }, yAxis: { title:'', gridLineWidth: 1,    //设置横向分区线宽度 lineColor:'#ffffff',//设置y轴颜色 labels:{ enabled:false } },

我们的图表一旦引入了两种不同单位或者数量级相差很大的数据以后,这时候需要两种坐标对其进行计量. 下面以设置双Y轴为例, y轴坐标的参数设置成: yAxis: [{ title: { text: '坐标一', }, labels: { overflow: 'justify' }, gridLineWidth : 0, stackLabels : { style : { color : '#fff' } } },{ title: { text: '坐标2', }, labels: { overflo

clearclct=0:0.1:2*pi;x=sin(t);y=cos(t);z=x+i*y;subplot(1,3,1)plot(t,z,'r') %注:这种方式下,不论参数t,z哪个是复数,都将忽略虚部数据,只绘制实部数据,其用法和绘制一般实数数据相同title('plot(t,z)复数图形');grid onsubplot(1,3,2)plot(z,'b')title('plot(z)复数图形');grid onx1=0:0.01:5;y1=exp(x1);subplot(1,3,3)pl