matplotlib?雙y軸繪制及合并圖例的實(shí)現(xiàn)代碼
更新時間：2022年10月21日 10:19:20 作者：華小電
這篇文章主要介紹了matplotlib?雙y軸繪制及合并圖例,本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫，它能讓使用者很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化，并且提供多樣化的輸出格式。
Matplotlib 可以用來繪制各種靜態(tài)，動態(tài)，交互式的圖表。
Matplotlib 是一個非常強(qiáng)大的 Python 畫圖工具，我們可以使用該工具將很多數(shù)據(jù)通過圖表的形式更直觀的呈現(xiàn)出來。
Matplotlib 可以繪制線圖、散點(diǎn)圖、等高線圖、條形圖、柱狀圖、3D 圖形、甚至是圖形動畫等等。
下面看下matplotlib 雙y軸繪制及合并圖例。
1.雙y軸繪制 關(guān)鍵函數(shù)：twinx()
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')
time = np.arange(10)
temp = np.random.random(10)*30
Swdown = np.random.random(10)*100-10
Rn = np.random.random(10)*100-10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')
ax.legend(loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
ax2.legend(loc=0)
合并圖例
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')
time = np.arange(10)
temp = np.random.random(10)*30
Swdown = np.random.random(10)*100-10
Rn = np.random.random(10)*100-10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
lns1 = ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
lns2 = ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
lns3 = ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')
# added these three lines
lns = lns1+lns2+lns3
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, labs, loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
使用Figure.legend()
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,10)
y = np.linspace(0,10)
z = np.sin(x/3)**2*98
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y, '-', label = 'Quantity 1')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(x,z, '-r', label = 'Quantity 2')
fig.legend(loc=1, bbox_to_anchor=(1,1), bbox_transform=ax.transAxes)
ax.set_xlabel("x [units]")
ax.set_ylabel(r"Quantity 1")
ax2.set_ylabel(r"Quantity 2")
到此這篇關(guān)于matplotlib 雙y軸繪制及合并圖例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib 雙y軸內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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