matplotlib x轴遮盖曲线

以下是使用matplotlib实现x轴遮盖曲线的方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 遮盖x轴
ax.set_xlim([0, 10])
ax.set_ylim([-1.2, 1.2])
ax.fill_between(x, y, where=(y > 0), interpolate=True, color='blue', alpha=0.2)
ax.fill_between(x, y, where=(y < 0), interpolate=True, color='red', alpha=0.2)

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们使用fill_between函数来实现x轴遮盖曲线的效果。其中，第一个参数是x轴的数据，第二个参数是y轴的数据，where参数用于指定遮盖的条件，interpolate参数用于指定是否进行插值，color参数用于指定填充颜色，alpha参数用于指定填充透明度。

相关问题

matplotlib 禁止x轴遮盖曲线

在matplotlib中，可以通过设置轴的位置和大小来避免x轴遮盖曲线。具体方法是使用`subplots()`函数创建一个包含两个轴的图形，并使用`twiny()`函数创建一个新的x轴，将其放置在原始x轴的顶部。然后，可以使用`set_ylim()`函数设置y轴的范围，以确保曲线不会被遮盖。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 创建图形和轴
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制第一条曲线
ax1.plot(x, y1, color='blue', lw=2)
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color='blue')

# 创建第二个轴，并绘制第二条曲线
ax2 = ax1.twiny()
ax2.plot(x, y2, color='red', lw=2)
ax2.set_xlabel('x')
ax2.set_ylabel('y2', color='red')

# 设置y轴范围
ax1.set_ylim([-1.2, 1.2])

# 显示图形
plt.show()

matplotlib x轴精度

matplotlib x轴精度可以通过设置刻度间隔来实现。可以使用`plt.xticks()`函数来设置x轴刻度，其中可以传入一个列表参数来指定刻度值。如果刻度太密集，可以使用`MultipleLocator`对象来设置刻度间隔，即`ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=n))`，其中n为刻度间隔的倍数。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 33, 18, 15]

plt.plot(x, y)
plt.xticks(x)
plt.show()

# 解决X轴密集问题
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=10))
plt.show()