Python matplotlib 繪制雙Y軸曲線圖的示例代碼

更新時間：2020年06月12日 14:25:33 作者：松鼠愛出餅干

Matplotlib是非常強大的python畫圖工具，這篇文章主要介紹了Python matplotlib 繪制雙Y軸曲線圖,本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

Matplotlib簡介

Matplotlib是非常強大的python畫圖工具
Matplotlib可以畫圖線圖、散點圖、等高線圖、條形圖、柱形圖、3D圖形、圖形動畫等。

Matplotlib安裝

pip3 install matplotlib#python3

雙X軸的
可以理解為共享y軸

ax1=ax.twiny()
ax1=plt.twiny()

雙Y軸的
可以理解為共享x軸

ax1=ax.twinx()
ax1=plt.twinx()

自動生成一個例子

x = np.arange(0., np.e, 0.01)
y1 = np.exp(-x)
y2 = np.log(x)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)')
ax1.set_title("Double Y axis")
ax2 = ax1.twinx() # this is the important function
ax2.plot(x, y2, 'r')
ax2.set_xlim([0, np.e])
ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)')
ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x)')
plt.show()

例子：畫了一個雙y軸坐標的圖表

# -*- coding: utf-8 -*-

#調用包
import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

#讀取文件
io=r'E:\工作\專項\白騎士數(shù)據(jù)驗證\白騎士數(shù)據(jù)匯總表.xlsx'
yinka=pd.read_excel(io,sheet_name='YINKA_sample')
bqs=pd.read_excel(io,sheet_name='BQS_result')
yinka_bqs=pd.merge(yinka,bqs,left_on='no',right_on='no',how='inner')

#繪圖
fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(20, 300))
ax.grid()     #畫網(wǎng)格
x=total.index-1     
#為什么+1，因為對不齊，所以使用時根據(jù)情況編寫
y=total['var1']
ax.plot(x,y,'k--o',alpha=0.5) #畫折線圖
ax.set_xlim([0,16])    
#設置x軸的取值范圍   這個可以讓x軸與y軸的起點一致
ax.set_xticks(np.arange(0,16)) #設置x軸的刻度范圍
ax.set_xticklabels(np.arange(0,16),rotation=30) 
#設置x軸上的刻度

ax.set_ylim([0,1800])   #同理y軸數(shù)值范圍
ax.set_yticks(range(0,1800,300))#設置y軸的刻度范圍
ax.set_yticklabels(range(0,1800,300))#設置y軸上的刻度

ax.legend(loc='upper left')  #設置ax子圖的圖例(legend)
#新知識點
for a,b in zip(x,y):   #設置注釋 zip函數(shù)是對應關系
 ax.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',fontsize=15)
#重點
ax1=ax.twinx()     
#這個是能夠實現(xiàn)雙y軸的重點，共享x軸；還有一種是雙x軸的圖表換成ax.twiny()
y1=total[['adopt','reject']]
y1.plot.bar(ax=ax1,alpha=0.5) 
#這個是matplotlib中條形圖的繪制方法，如果使用seaborn繪制方法使用sns.barplot()函數(shù)，需要調整很多細節(jié)
#這里只設置了y軸的刻度，x軸的刻度設置了一下偶爾會出現(xiàn)失敗，值得注意的是要將數(shù)據(jù)對齊
ax1.set_ylim([0,1800])
ax1.set_yticks(range(0,1800,300))
ax1.set_yticklabels(range(0,1800,300))
for e,f,w in zip(data_.index,data_[0],data_[1]):
 ax1.text(e-1,f,f,ha='center',va='bottom',fontsize=10,color='b')
 ax1.text(e-1,w,w,ha='center',va='bottom',fontsize=10,color='g')
ax1.legend(loc='best')
plt.show()   #養(yǎng)成習慣這個最好寫一下#
#保存圖片
plt.savefig('path') #圖表輸出到本地

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