自定义个范围的x，y坐标（python画图）
自定义个范围的x，y坐标（python画图）
一个有趣的灵魂W
发布于 2020-09-15 15:02:15
发布于 2020-09-15 15:02:15
我有一个小需求，网上找了半天，结果都不是我想要的，只能自己写一份，分享出来。
关键句：自定义个范围的x，y坐标
关键句：范围可以随意设置，不受数据限制
内容：例如我的数据x的范围小于2，y的范围小于2，但是我想画一个x轴和y轴都从0-5的图，这时候好像只能用坐标轴共享才可以。也就是得有一个数据xy0-5范围，以这个为基础，画另一个图。其中两个数据分别是d1，d2。
d1：
看的有点不清楚，不过d1数据最大值是3.5，而d2最大值也不超过2，现在以d1为模板，为d2共享一个坐标轴。
d2
x=d1[:,0]
y1=d1[:,1]
x2=d2[:,0]
y2=d2[:,1]
p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])#
xy = np.vstack([d1[:,0],d1[:,1]])
z = gaussian_kde(xy)(xy)
plt.subplots_adjust()#如果要两个图并列，见后代码
ax1 = plt.subplot()
f1 = np.polyfit(x,y1, 1)
xk=np.linspace(0,max(x),int(max(x)/0.1))
yk=f1[0]*xk+f1[1]
plt.plot(xk, yk, 'r',label='polyfit values')
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), fontsize=6)
plt.show()#第一个图
ax2 = plt.subplot( sharex=ax1, sharey=ax1)
f2 = np.polyfit(x2,y2, 1)
xk=np.linspace(0,max(x),int(max(x)/0.1))
yk1=f1[0]*xk+f1[1]
plt.plot(xk, yk1, 'b',label='polyfit values')
plt.setp(ax2.get_xticklabels(), fontsize=6)
plt.show()#第二个图
如果要同时显示两个图在一起：
x=d1[:,0]
y1=d1[:,1]
x2=d2[:,0]
y2=d2[:,1]
p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])#
xy = np.vstack([d1[:,0],d1[:,1]])
z = gaussian_kde(xy)(xy)
plt.subplots_adjust()
ax1 = plt.subplot(221)
f1 = np.polyfit(x,y1, 1)
xk=np.linspace(0,max(x),int(max(x)/0.1))
yk=f1[0]*xk+f1[1]
plt.plot(xk, yk, 'r',label='polyfit values')
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), fontsize=6)
ax2 = plt.subplot(222, sharex=ax1, sharey=ax1)
f2 = np.polyfit(x2,y2, 1)
xk=np.linspace(0,max(x),int(max(x)/0.1))
yk1=f1[0]*xk+f1[1]
plt.plot(xk, yk1, 'b',label='polyfit values')
plt.setp(ax2.get_xticklabels(), fontsize=6)
plt.show()
其他参数各位慢慢调。。
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原始发表：2020-03-27，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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