matplotlib纵坐标混乱

在你提供的引用中，有几种方法可以解决matplotlib纵坐标混乱的问题。

一种方法是使用`plt.tight_layout()`函数，它可以自动调整子图之间的间距，以确保纵坐标不会重叠。你可以在绘制完所有图形后调用这个函数。

另一种方法是使用`plt.subplots_adjust()`函数，它可以手动调整子图之间的间距。你可以通过调整`bottom`参数来增加底部的间距，以便纵坐标不会重叠。

最后，你还可以使用`plt.subplots()`函数来创建一个包含多个子图的图形对象，并使用`sharey=True`参数来共享纵坐标轴。这样可以确保所有子图的纵坐标范围一致，避免混乱。

综上所述，你可以根据具体情况选择适合的方法来解决matplotlib纵坐标混乱的问题。

相关问题

matplotlib 纵坐标显示负数

matplotlib 是一个在 Python 编程语言中广泛使用的数据可视化工具。当数据中存在负数时，需要在纵坐标上显示负数值，以便更全面、直观地展示数据。

要在 matplotlib 中显示纵坐标负数，需要在代码中添加以下几行：

import matplotlib.pyplot as plt

# 调整坐标轴范围，以包含负数的值
plt.ylim(-10, 10)

# 绘制数据，包括负数和正数的值
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, -3, 5, -6, 7]
plt.plot(x, y)

plt.show()

上述代码中，通过 `plt.ylim()` 函数调整了纵坐标轴的范围。`ylim` 函数的参数是一个元组，包含两个数值，分别代表坐标轴的下限和上限。在本例中，设定了纵坐标的下限为 -10，上限为 10。这样就能包含所有数据包含负值的点，还能看到正的值。

接着，用 `plt.plot()` 函数绘制数据。在本例中，`x` 和 `y` 分别代表横坐标和纵坐标的数据。在这里用圆点将这些点连接起来，构成一条折线图。

最后，用 `plt.show()` 显示图形，就可以看到图表中包含负数的坐标轴了。

因此，要显示 matplotlib 中纵坐标负数只需要通过调整坐标轴范围和添加数据进行绘制即可。

matplotlib 纵坐标数据太大le7

您可以尝试使用科学计数法来显示纵坐标数据，或者使用轴标签和刻度标签来缩小纵坐标范围。以下是一个示例代码片段：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些示例数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = 1e7 * np.sin(x)

# 创建一个新的图形
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制数据
ax.plot(x, y)

# 设置纵坐标标签和刻度标签
ax.set_ylabel('y')
ax.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0,0))

# 显示图形
plt.show()