如何在 Matplotlib 中x，y轴0不在一起

在Matplotlib中，可以通过设置坐标轴的范围来让x轴和y轴的0点不在一起。具体来说，可以通过以下步骤实现：

1. 导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建一个图形对象和一个子图对象：

fig, ax = plt.subplots()

3. 设置x轴和y轴的范围，使得它们的0点不在一起：

ax.set_xlim(xmin, xmax)
ax.set_ylim(ymin, ymax)

其中，`xmin`和`xmax`分别表示x轴的最小值和最大值，`ymin`和`ymax`分别表示y轴的最小值和最大值。设置这些值时，要注意让x轴和y轴的0点不在一起。

4. 绘制数据：

ax.plot(x, y)

其中，`x`和`y`表示要绘制的数据，可以是列表、数组等。

5. 显示图形：

plt.show()

这样就可以在Matplotlib中绘制x轴和y轴的0点不在一起的图形了。

相关问题

matplotlib 双x轴双y轴 多条曲线

好的，我可以帮你解决这个问题。你可以使用 matplotlib 的 `twinx()` 和 `twiny()` 方法来创建第二个 x 轴和 y 轴，并使用 `plot()` 方法画出多条曲线。

下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 创建图像对象和第一个坐标轴
fig, ax1 = plt.subplots()

# 画第一条曲线
ax1.plot(x, y1, color='r', label='sin')

# 设置第一个坐标轴的标签和颜色
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('sin(x)', color='r')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='r')

# 创建第二个坐标轴
ax2 = ax1.twinx()

# 画第二条曲线
ax2.plot(x, y2, color='g', label='cos')

# 设置第二个坐标轴的标签和颜色
ax2.set_ylabel('cos(x)', color='g')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='g')

# 创建第三个坐标轴
ax3 = ax1.twiny()

# 画第三条曲线
ax3.plot(x, y3, color='b', label='tan')

# 设置第三个坐标轴的标签和颜色
ax3.set_xlabel('tan(x)', color='b')
ax3.tick_params(axis='x', labelcolor='b')

# 添加图例
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
lines3, labels3 = ax3.get_legend_handles_labels()
ax3.legend(lines + lines2 + lines3, labels + labels2 + labels3, loc='best')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个图像对象 `fig` 和一个坐标轴对象 `ax1`，然后使用 `plot()` 方法画出第一条曲线。接着，我们使用 `twinx()` 方法创建了第二个 y 轴，并使用 `plot()` 方法画出第二条曲线。最后，我们使用 `twiny()` 方法创建了第二个 x 轴，并使用 `plot()` 方法画出第三条曲线。

注意，我们需要分别设置每个坐标轴的标签和颜色，并使用 `tick_params()` 方法设置每个坐标轴的刻度标签颜色。同时，我们需要使用 `get_legend_handles_labels()` 方法获取每个坐标轴的图例，并使用 `legend()` 方法将它们合并在一起。

希望这个例子能够帮助你画出多条曲线的双 x 轴双 y 轴图像。

matplotlib共用x轴上下

在Matplotlib中，可以通过创建两个子图并使用共享x轴的方式实现共用x轴上下的效果。首先，需要导入Matplotlib库和必要的模块。然后，可以使用`plt.subplots()`函数创建一个包含两个子图的图像对象。接下来，可以使用`ax1 = fig.add_subplot(111)`和`ax2 = ax1.twinx()`分别创建两个子图对象，并将第二个子图与第一个子图共享x轴。然后，可以使用`ax1.plot()`和`ax2.plot()`分别在两个子图上绘制数据。最后，可以使用`plt.show()`显示图像。

下面是一个示例代码，展示了如何在Matplotlib中实现共用x轴上下的效果：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

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()

在这个示例中，图一使用下面的x轴和左边的y轴，图二使用上面的x轴和右边的y轴。为了将这两个图放在一起，图二的y轴数据取负号，这样图二的y轴就会是反的。从而两幅图，图一数据向上增长，图二数据向下增长。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matplotlib 双y轴公用一个x轴](https://blog.csdn.net/June19/article/details/119454735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [matplotlib中两张图如何共用一个x轴，而y轴不一样。](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/125569774)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [matplotlib双y轴，共用同一x轴的画法图像的画法](https://blog.csdn.net/lzx159951/article/details/104398219)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]