matplotlib两个柱状图两个y轴
时间: 2023-05-31 13:20:18 浏览: 245
### 回答1:
matplotlib是Python中常用的绘图工具库之一,它可以绘制丰富多彩的图表,包括线图、散点图、饼图、柱状图等等。当我们需要同时展示两个不同种类的数据,而且数据的范围不同的时候,可以考虑在同张图上使用两个y轴展示不同数据。
实现方法如下:
1. 导入matplotlib库。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 准备数据,分别对应两组柱状图要展示的数据。
```python
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
y2 = [100, 200, 300, 400, 500, 600]
```
3. 创建绘图窗口figure和创建两个子图ax1和ax2。
```python
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
```
4. 使用ax1和ax2分别绘制两组数据对应的柱状图,并分别通过set_ylabel()方法设置两个y轴的标签。
```python
ax1.bar(x, y1, color='b')
ax1.set_ylabel('y1')
ax2.bar(x, y2, color='r')
ax2.set_ylabel('y2')
```
5. 最后,通过plt.show()方法显示图像。
```python
plt.show()
```
这样,我们就可以在同一个图表中展示两个不同类型的数据,并使用两个y轴分别表示不同数据范围。
### 回答2:
Matplotlib是一个Python编程语言的数据可视化库,它可以用于绘制各种类型的图表,包括折线图、散点图、柱状图等等。在数据分析和数据可视化工作中,经常需要同时显示两个柱状图,且它们有不同的y轴刻度,这时就需要使用Matplotlib的双y轴功能。
首先,我们需要导入Matplotlib库和NumPy库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
```
接着,我们可以先生成一些随机数据:
```python
x = np.arange(1, 6)
y1 = np.random.randint(1, 100, size=5)
y2 = np.random.randint(1, 1000, size=5)
```
然后,我们可以使用Matplotlib的subplots函数创建一个包含两个y轴的图表:
```python
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
```
在这个例子中,我们使用ax1来表示左侧的y轴,而ax2则表示右侧的y轴。接着,我们可以使用bar函数绘制两个柱状图:
```python
ax1.bar(x, y1, color='r')
ax2.bar(x, y2, color='b')
```
其中,ax1.bar函数用来绘制左侧的柱状图,ax2.bar函数用来绘制右侧的柱状图。这里我们也可以指定不同的颜色来区分两个柱状图。最后,我们可以使用set_xlabel、set_ylabel和set_title函数设置图表的横轴标签、纵轴标签和标题:
```python
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color='r')
ax2.set_ylabel('y2', color='b')
plt.title('Two Bar Charts with Different Y Axes')
plt.show()
```
这里我们使用set_ylabel函数分别给左侧和右侧的y轴设置标签,并且指定了标签的颜色。最后,我们使用show函数显示图表。
综上所述,以上例子演示了如何在Matplotlib中绘制两个柱状图,且它们有不同的y轴刻度。这是数据可视化中经常用到的技巧,可以帮助我们更清晰地展示数据。
### 回答3:
matplotlib是一个Python的数据可视化库,支持绘制二维图形和三维图形,因此它在数据分析和展示中得到了广泛的应用。在绘制柱状图时,有时我们需要使用两个y轴,以便在同一张图中同时展示两组数据,这个需求matplotlib同样可以满足。
首先,我们需要导入必要的库:
``` python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
```
接下来我们使用np.random生成两组随机数据,分别表示销售额和利润率:
``` python
sales = np.random.randint(1000, 10000, size=12)
margins = np.random.normal(loc=0.1, scale=0.05, size=12)
```
其中,sales是12个月的销售额,margins是12个月的利润率,这里使用np.random中的函数生成随机数。
接着,我们使用plt.subplots()创建子图,其中ax1表示左边的y轴,ax2表示右边的y轴:
``` python
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
```
然后,我们可以分别画出两组数据的柱状图,其中ax1表示左边的y轴对应的数据,ax2表示右边的y轴对应的数据:
``` python
ax1.bar(np.arange(12), sales, width=0.3, color='skyblue')
ax2.bar(np.arange(12) + 0.3, margins, width=0.3, color='orange')
```
这里我们使用np.arange(12)生成x轴的刻度,然后再在右侧绘制另一组柱状图,将其偏移了0.3的宽度,以防止两组数据重叠。
最后一步是设置字体和标注:
``` python
ax1.set_xlabel('Month')
ax1.set_ylabel('Sales', color='skyblue')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='skyblue')
ax1.set_xticks(np.arange(12))
ax1.set_xticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
ax2.set_ylabel('Margins', color='orange')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='orange')
plt.title('Sales and Margins by Month')
plt.show()
```
这里我们设置了x轴的标签为月份,设置了左右两侧y轴的标签和颜色,设置了x轴和左侧y轴的刻度和标签,最后添加了标题并显示图形。
这样,我们就可以轻松实现matplotlib中两个柱状图的两个y轴绘制了。
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