plt.twinx() ylabel
时间: 2023-06-22 22:18:27 浏览: 45
这是两个问题,请问您想了解哪一个?
1. `plt.twinx()`:这是 Matplotlib 库中的一个函数,用于创建一个共享 x 轴的第二个 y 轴,可以让我们在同一个图形上显示两个 y 轴的数据。例如,当我们想要同时显示两个数据集的趋势时,可以使用 `plt.twinx()` 函数来创建另一个 y 轴。
2. `ylabel`:这是 Matplotlib 库中的一个函数,用于设置 y 轴的标签。我们可以使用 `plt.ylabel()` 函数来设置 y 轴的标签。例如,如果我们正在绘制一个图形来显示房价变化趋势,我们可以使用 `plt.ylabel('Price')` 来设置 y 轴的标签为 "Price"。
相关问题
# – coding: utf-8 – import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r'组合图.xlsx') # 画柱状图 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams[''] # 为图表设置双坐标轴 plt.twinx() plt.bar(df['月份'], df['绘画课'], color='blue', linewidth=4, label='绘画课') # 画折线图 plt.plot(df['月份'], df['书法课'], color='red') plt.title('组合图') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('课程') # 显示图标 plt.show()
这段代码使用了Python中的pandas和matplotlib库,实现了一个组合图,包括柱状图和折线图。
首先,使用pandas库中的read_excel函数读取了一个名为“组合图.xlsx”的Excel文件,将数据存储在名为df的DataFrame对象中。
接下来,使用matplotlib库中的rcParams函数设置了一些图表的属性,包括字体、坐标轴等等。
然后,调用twinx()函数为图表设置一个双坐标轴,即在同一张图表上绘制两个不同的坐标轴。
使用bar()函数画出了一个柱状图,在x轴上显示月份,y轴上显示绘画课的数量。其中,color参数指定了柱状图的颜色,linewidth参数指定了柱状图边框的线宽,label参数指定了柱状图的标签。
最后,使用plot()函数画出了一个折线图,在x轴上显示月份,y轴上显示书法课的数量。其中,color参数指定了折线图的颜色。
在设置完图表的标题、x轴标签、y轴标签之后,使用show()函数将图表显示在屏幕上。
总之,这段代码展示了如何使用Python中的pandas和matplotlib库绘制一个组合图,包括柱状图和折线图,并且可以自定义图表的属性和样式。
fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()
这是一个使用matplotlib库在Python中绘制线图和散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'CRIM'之间的线图。通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表,其中ax1是左侧子图,ax2是右侧子图。在左侧子图中,'MEDV'被设置为纵坐标,'CRIM'被设置为右侧子图的纵坐标。在右侧子图中,'CRIM'被设置为纵坐标。通过设置tick_params函数中的labelcolor参数,使得左右两个子图的刻度标签颜色不同。最后,使用tight_layout函数调整图表布局,并使用show函数显示图表。
第二段代码绘制了'MEDV'和'CRIM'之间的散点图。使用scatter函数绘制散点图,其中x轴被设置为数据的索引,y轴被设置为'MEDV'和'CRIM'。使用legend函数添加图例,使得可以区分'MEDV'和'CRIM'的散点图。最后,使用ylabel和xlabel函数设置横纵坐标的标签,并使用show函数显示图表。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)