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Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的示例代码

Matplotlib简介 Matplotlib是非常强大的python画图工具 Matplotlib可以画图线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画等。...Matplotlib安装 pip3 install matplotlib#python3 双X轴的 可以理解为共享y轴 ax1=ax.twiny() ax1=plt.twiny() 双Y轴的...total['var1'] ax.plot(x,y,'k--o',alpha=0.5) #画折线图 ax.set_xlim([0,16]) #设置x轴的取值范围 这个可以让x轴与y轴的起点一致...中条形图的绘制方法，如果使用seaborn绘制方法使用sns.barplot()函数，需要调整很多细节 #这里只设置了y轴的刻度，x轴的刻度设置了一下偶尔会出现失败，值得注意的是要将数据对齐 ax1.set_ylim...总结 到此这篇关于Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib 曲线图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
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听说对方抛来一个神器

其统计功能可能没有SAS、SPSS、Python、R语言强大，但是它所具有的功能非常实用，投稿要求的SCI图几乎采用Graphpad Prism绘制。...XY曲线图 进入Graphpad Prism主界面，首先选择XY，然后选择Y轴的类型，如果只有一批数据，直接点击第一行；如果有二批及二批以上的是数据，相应的增加Y轴的数量就好；接下来选择需要显示的类型，...此时得到的图不够美观，可以双击区域5，对图外观进行调整，调整线条颜色，宽度（粗细）等参数，同时对X轴、Y轴以及图表名称只要双击对应的位置直接修改即可。 ? ?...双击条形图区域，对条形图的外观进行调整，见下图，其他坐标轴、X轴、Y轴、横坐标浓度、Legend修改同前 ? 盒形图 ? ? ? 生存曲线图： ?...test」，两组间比较的 P 值为 0.1795，无显著的统计学意义等信息，当P<0.05时具有显著的统计学意义，点击 Graphs 中的 Data 1 即可查看到生存曲线。

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我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。 今天，小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型的可视化图表。...柱状图 柱状图通常被用于表示分类变量，它只显示平均值(或其他参数值)。 为了使用这个图，为x轴选择一个分类列(物种)，为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。...花瓣长度与物种间关系的条形图(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成的图。 使用x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度，制作散点图。...从上图可以看出，每个物种在数据集中包含相同数量的样本。 11. 分簇散点图 分簇散点图和条形图挺相似的。 不同之处在于，这些点会重叠出现，这样有助于更好地表示值的分布情况。...特征图 特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。 创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。

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【好久不见】细评python绘制双y轴图的几种方法

双y轴图在实际科研过程中比较常见。但我们常常会为了要把某个图形置于顶层，又或者是要把某个图形对应的y轴固定在某一侧而感到烦恼。别怕，今天这篇推文将会解决你的疑虑！...首先，我们先来绘制一个正常的双y轴图。从图中可以看到，红色的三角函数是在底层，而蓝色的直线是在顶层。...轴坐标可以发现，虽然图形的显示层级(底层和顶层)发生了变化，但y轴也随之发生了对调。...有没有什么方法可以让让y轴固定不动的同时，显示层级发生变化呢？ 下面这个方法3在方法1的基础上，给出了facecolor的妙用。...那就是在方法2的基础上，通过 ax.yaxis.tick_left() 和 ax.yaxis.tick_right()对调两个y轴的label。

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Python绘制三维图

平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形，今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。...2 用股票数据绘制三维折线图 按年月分组，统计股票收盘价的均值，并以年对应的标签为x轴，月对应的标签为y轴，收盘价对应的数值为z轴，绘制三维折线图，具体语句如下： date = date.set_index...3 用股票数据绘制三维散点图 按年月分组，统计收盘价均值、换手率均值、成交笔数均值，分别作为x轴、y轴、z轴绘制三维散点图，具体语句如下： result = date.groupby([date.index.year...plt.xlabel('对应月标签') #给x轴添加标签 plt.ylabel('每月对应收盘价均值') #给y轴添加标签 plt.title('三维条形图') #添加标题...至此，在Python中绘制三维图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍

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Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...x/y：X/Y轴数据。两者都是向量，而且必须长度相等。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...x：数据源 labels：(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode：(每一块)离开中心距离 startangle：起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...：是否用线的形式表示均值 capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性 showmeans：是否显示均值 whiskerprops：whiskerprops设置须的属性 下面绘制箱形图，如代码清单6

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

抖动图（Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 ? 6. 边缘直方图（Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。 ? 27....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

抖动图（Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。 27....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

1.集中趋势度量 （1）均值 均值是所有数据的平均值。 作为一个统计量，均值的主要问题是对极端值很敏感。如果数据中存在极端值或者数据 是偏态分布的，那么均值就不能很好地度量数据的集中趋势。...(2)标准差 标准差度量数据偏离均值的程度 (3) 变异系数 变异系数度量标准差相对于均值的离中趋势 变异系数主要用来比较两个或多个具有不同单位或不同波动幅度的数据集的离中趋势。...，如 盒图可以表示多个样本的均值，误差条形图能同时显示下限误差和上限误差，最小二乘拟合曲线图能分析两变量间的关系。...使用格式：D.plot(logx = True) / D.plot(logy = True) 对x轴(y轴)使用对数刻度(以10为底)，y轴(X轴)使用线性刻度，进行plot函数绘图，D 为 Pandas...D为Pandas的DataFrame或Series,代表着均值数据列，而error则 是误差列，此命令在y轴方向画出误差棒图；类似地，如果设置参数xerr = error,则在x轴 方向画出误差棒图。

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撬动地球需要一个杠杆，看懂图表需要一条参考线

今天要跟大家介绍一下图表中用作对比的参考线制作技巧 ▽ 参考线能够更明显的 突出真实值与目标值之间的差距 今天要介绍两种参考线的制作思路 散点图法——误差线法 ▌柱形图中的参考线 散点图法： 首先用原数据做一个普通的柱形图...都会随着平均值的变化而变化 （这里说明一下，原数据区域平均值使用了均值函数，否则参考线是不会跟着变化的） 如果你有多个目标需要比较也可以做成这样子 （再次添加辅助数据并更改为散点图） ▌误差线法 仍然是先做出一个普通柱形图...选择负误差——无断点 固定值设为10（这个看具体情况，看下横轴一共几个点位，设置一个足够大的超过横轴总长的单位就OK了） 插入小三角形并复制贴入辅助的散点图唯一的一个散点 剩余的格式化一下就可以了...最后就是酱紫 ▌条形图参考线： 条形图的误差线稍微复杂那么一点点儿 需要用两列辅助数据 仍然是先用原始数据做一个普通条形图 添加序列，将D列数据加入条形图 此时整个条形图默认是簇状条形图 将新增的数据序列更改为散点图...新增序列设置为散点图 Y轴数据设置为D列D2单元格数据 X轴数据设置为C列C2单元格数据 不过此处误差线要添加成垂直误差线 （因为这次参考线是竖直的） 最后贴入小三角形就OK了 此处不再赘述大家可以动手尝试

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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数，然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度，甚至将 y 轴设置为对数尺寸，最后为图指定标题和坐标轴标签。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?

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5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数，然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度，甚至将 y 轴设置为对数尺寸，最后为图指定标题和坐标轴标签。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。

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Seaborn 可视化

Seaborn简介 Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。...Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...lmplot函数内部会调用regplot，两者的主要区别是regplot创建坐标轴，而lmplot创建图  sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data = tips)...还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...默认会计算平均值 箱线图用于显示多种统计信息：最小值，1/4分位，中位数，3/4分位，最大值，以及离群值（如果有） 关于箱线图 箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数 箱子的上下底，分别是数据的上四分位数

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笔记：使用python绘制常用的图表

参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1 本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上...但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程，我们在汇总图表的代码中进行注解，说明每一行代码的具体作用。...        plt.xlabel(         '贷款金额'         )         #添加y轴标题         plt.ylabel(         '用户等级'        ...0.6         )         #添加x轴标题         plt.xlabel(         '贷款金额'         )         #添加y轴标题         plt.ylabel...        plt.xlabel(         '贷款金额'         )         #添加y轴标题         plt.ylabel(         '概率'

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