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Python Matplotlib绘制双Y轴图表示例

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简介:
本示例教程详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib库创建具有两个Y轴的图表。通过这种方式,可以在同一张图表上对比不同尺度的数据系列,为数据可视化提供了强大的工具。 如下所示: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0., np.e, 0.01) y1 = np.exp(-x) y2 = np.log(x) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(x, y1, r, label=right) ax1.legend(loc=1) ax1.set_ylabel(Y values for exp(-x)) ax2 = ax1.twinx() # 这里非常重要 ```

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  • Python MatplotlibY
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    本示例教程详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib库创建具有两个Y轴的图表。通过这种方式,可以在同一张图表上对比不同尺度的数据系列,为数据可视化提供了强大的工具。 如下所示: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0., np.e, 0.01) y1 = np.exp(-x) y2 = np.log(x) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(x, y1, r, label=right) ax1.legend(loc=1) ax1.set_ylabel(Y values for exp(-x)) ax2 = ax1.twinx() # 这里非常重要 ```
  • PythonY折线和单Y变量柱状
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    本教程详细介绍了如何使用Python进行数据可视化,包括创建具有两个Y轴的折线图以及在同一Y轴上展示两种不同类型数据的柱状图。通过实例代码帮助读者掌握Matplotlib库中的高级绘图技巧。 最近实验室的师姐需要提交一篇论文,并且由于交稿时间临近,有一些杂务需要处理。作为资历最浅的一员,我这个实习生也责无旁贷地帮忙做一些辅助工作。今天师姐给我分配了一个任务:根据一些训练模型迭代次数和精度的数据制作图表,一方面用来检查模型在训练过程中存在的问题,另一方面观察样本数量与预测准确率之间的关系。具体数据格式如下: Iteration 1500 label train test right acc 12 143 24 24 1.0 160 92 16 15 0.9375 100 12 2 0 0.0 142 0 0 0 0.0 152 0
  • 使用JFreeChartY折线
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    本教程详细介绍了如何利用Java图形库JFreeChart创建具有两个Y轴的复杂折线图表,适用于需要展示不同量纲数据的研究或项目报告。 由于您提供的博文链接未能直接显示具体内容或文字内容,我无法提供特定段落的文字进行重写。请您提供具体的文本内容,以便我能帮助您完成任务。 如果需要根据原文的内容来推测并撰写,请告知具体主题或者核心信息,我会在不包含联系方式和网址的前提下为您重新组织语言表述。
  • Python使用matplotlib嵌套和次要坐标
    优质
    本文章提供了一个详细的教程,介绍如何利用Python中的matplotlib库来创建具有嵌套关系的图表以及添加次要坐标轴的方法。通过具体的例子帮助读者更好地理解和应用这些高级图表功能。 今天分享一篇关于如何使用Python中的matplotlib库创建图中图及次坐标轴的文章。内容具有参考价值,希望能对大家有所帮助。一起看看吧。
  • MATLAB实现X与单Y(plotxx.m)
    优质
    本教程详细介绍如何使用MATLAB编写plotxx函数以实现在同一张图表中绘制具有双X轴和单Y轴的数据,并提供了代码示例。适合科研及工程数据分析需求。 之前用Matlab画图的时候,想绘制一个双X轴单Y轴的图像,自己尝试了很久都没有成功。后来在Matlab官网上找到了可以实现双X轴和双Y轴绘图的功能函数,并通过设置`ax.YAxis.Visible = off`来隐藏其中一个Y轴,从而实现了双X轴、单Y轴的绘制效果。
  • Python中利用matplotlib
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言中的matplotlib库来创建和定制各种类型的图表。适合希望增强数据可视化技能的学习者。 Python 中使用 matplotlib 绘制图表涉及导入 matplotlib 库,并利用其中的 pyplot 模块来创建各种类型的图形,如线图、散点图、柱状图等。通过设置参数可以调整图形的颜色、线条样式以及坐标轴范围等细节,使得生成的数据可视化更加直观和美观。此外,matplotlib 还支持将绘制好的图表保存为图片文件以便分享或报告使用。
  • Python学习中的Matplotlib散点
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    本教程详细介绍了如何使用Python的Matplotlib库来绘制美观且信息丰富的散点图。通过简单的步骤和代码示例,帮助初学者掌握数据可视化技巧。 要绘制单个点可以使用函数scatter()并传递一对x和y坐标,在指定位置上会显示一个点。例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() ``` 为了使输出更加清晰,我们还可以对图形样式进行设置,比如添加标题、给轴加上标签等。 下面是如何使用scatter()函数绘制一系列散点图的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(1, 6) # 定义x轴取值范围为从1到5 y_values = [x*x for x in x_values] # y轴的数据是每个x值平方的结果 plt.scatter(x_values, y_values) plt.show() ```
  • PythonMatplotlib轨道
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    本教程详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib库来绘制和可视化轨道图。通过实例讲解了从数据准备到图形定制的各项步骤,适合初学者快速上手。 今天给大家分享一个使用Python的matplotlib绘制轨道图的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解详情吧。
  • Python中使用Matplotlib动态更新代码
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    本段代码展示了如何利用Python中的Matplotlib库实现动态更新图表。适用于数据可视化需求,并提供了一个简单的入门级实例。 通过使用定时器Timer触发事件来定期更新绘图可以形成动态图片的更新效果。下面是一个基于《matplotlib for python developers》一文的学习笔记中的实例代码及简单介绍:实现过程中,通过 `self.user = self.user[1:] + [temp]` 这一行代码每次删除列表的第一个元素,并在其尾部添加新的元素,从而完成user数据的动态更新。其他详细解释请参见文中注释部分。 ```python #-*-coding:utf-8-*- import wx from matplotlib.figure import Figure import matplotlib.font_manager as font_ ``` 这段代码使用了wx库、matplotlib.figure和matplotlib.font_manager模块来实现绘图功能以及用户数据的动态更新。