将具有不同Y轴范围的两个Matplotlib图合并为一个图，以便各个图的形状保持不变 - 腾讯云开发者社区

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VBA实战技巧22：调整XY图表缩放比例以获取正确的宽高比

目标：想要调整XY（散点图）图表，以使两个轴的单位坐标轴值具有相同的比例。也就是说，需要调整图1中的图表，以便成为如图2所示的正方形和圆形。 ? 图1：开始时是椭圆形和长方形 ?...在x和y数据具有相似数量级的情况下（例如，当绘制形状而不是代数函数时），会出现此问题。通常，创建此类图表时，x和y轴的比例不同。绘图区域的高度和宽度也助于绘制序列的失真程度。...这里的想法是确定需要将两个轴中的哪个轴设置为最小/最大比例值的更大范围，以便以正确的宽高比显示系列，也便于计算所需的最小/最大比例值，从而相应地设置坐标轴比例。...> HtScale Then 'X轴需要调整 '保持Y轴比例不变 XDiff1 = (XDiff * WdScale / HtScale -XDiff) / 2 AxX.MinimumScale...= MinX - XDiff1 AxX.MaximumScale = MaxX + XDiff1 Else 'Y轴需要调整 '保持X轴比例不变 YDiff1 = (YDiff

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十九）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（5）3D等高线图（3D Contour Plot）

多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域，如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。...# 数据准备 x = np.linspace(-5, 5, 100) # x轴数据范围 y = np.linspace(-5, 5, 100) # y轴数据范围 x_mesh, y_mesh =...x和y轴数据范围。...使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。运行示例代码后，将看到一个3D等高线图，其中等高线的位置和形状由z数组确定。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿一）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（7）3D表面投影图（3D Surface Projection Plot）

多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域，如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。...numpy as np # 数据准备 x = np.linspace(-2, 2, 100) # x轴数据范围 y = np.linspace(-2, 2, 100) # y轴数据范围 x_mesh...x和y轴数据范围。...运行示例代码后，你将看到一个3D表面投影图，其中表面的形状由提供的数据确定，并使用颜色映射方案来表示表面的高度。

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Matplotlib 中文用户指南 3.7 变换教程

例如，在下图中，数据的范围在x轴上为从 0 到 10，在y轴上为从 -1 到 1。...这是你很少想要处理显示空间的一个很好的原因，但是你可以连接到'on_draw'事件来更新图上的图坐标；请参阅事件处理和选择。当你更改轴的x或y的范围时，将更新数据范围，以便变换生成新的显示点。...这里，点(0,0)是轴域或子图的左下角，(0.5,0.5)是中心，(1.0,1.0)是右上角。你还可以引用范围之外的点，因此(-0.1,1.1)位于轴的左上方。...使用平移/缩放工具移动，或手动更改数据的xlim和ylim，你将看到数据移动，但圆将保持固定，因为它不在数据坐标中，并且将始终保持在轴域的中心。...通常，你希望物理尺寸上有一些移位，例如以点或英寸，而不是数据坐标为单位，以便移位效果在不同的缩放级别和 dpi 设置下保持不变。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十六）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（2）3D散点图（3D Scatter Plot）

它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。...多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域，如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。...创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。使用ax.scatter函数创建了3D散点图。我们通过传递x、y和z参数来指定每个散点的位置。...c参数指定了散点的颜色，可以使用一个数值数组来表示不同的颜色值。 cmap参数指定了颜色映射，这里我们使用了viridis颜色映射。 marker参数指定了散点的形状，这里我们使用了圆形。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十五）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（1）：线框图（Wireframe Plot）

它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。...多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域，如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。...(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # z轴坐标，这里使用sin函数生成一个曲面 # 创建一个三维坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111...创建了一个三维坐标系，并使用ax.plot_wireframe函数绘制线框图，该函数接受三个参数：X、Y和Z，分别表示网格点的x、y、z坐标。

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一篇文章学会Matplotlib

plt.yticks() 设置y轴刻度的位置 plt.xlim() 设置x轴坐标范围 plt.ylim() 设置y轴坐标范围 plt.subplots_adjust() 调整子图之间的间距和边距。...导入的包名仍然是“mpl_toolkits.mplot3d”，并且可以在plt.subplots()函数中指定一个projection="3d"参数来将轴转换成3D。...将图表嵌入到GUI应用程序：将Matplotlib图表嵌入到Python GUI应用程序中是一种常见的用例。...使用’np.meshgrid()'生成相应的网格，并在采用sin()函数计算定义的图形Z值，最后绘制三维曲面并为其添加轴标签。...Subplots') #用suptitle()函数为整个图表添加一个标题 plt.show() #显示图表通过上面定义的subplots（）函数和sharex = True 参数，可以创建具有多个子图的

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我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

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)。...箱线图箱线图由一个箱形图和两个须状图组成。它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。...异常值是落在此范围之外的任何数据点，并单独显示。这里使用x轴表示种数，y轴表示萼片长度。...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。...联合分布图联合分布图将两个不同类型的图表组合在一个表中，展示两个变量之间的关系(二元关系)。

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Python 数学应用（一）

矩阵乘法与其他乘法概念根本不同，我们稍后会看到。矩阵的一个最重要的属性是其形状，与 NumPy 数组的定义完全相同。具有m行和n列的矩阵通常被描述为m×n矩阵。...例如，有一些绘图方法使用不同的比例尺来绘制坐标轴，包括分别使用对数x轴或对数y轴（semilogx或semilogy）或同时使用（loglog）。这些在 Matplotlib 文档中有解释。...在本示例中，我们将向图添加轴标签和标题，然后添加一个图例来帮助区分不同的数据集。为了保持代码简单，我们将绘制上一个示例中的数据。...在前面的例子中，我们创建了两个具有不同比例的y轴的图。这展示了子图的许多可能用途之一。...我们将对从已知信号（具有已知频率模式）生成的样本应用离散傅立叶变换，以便我们可以看到我们获得的结果与原始信号之间的联系。为了保持这个信号简单，我们创建了一个只有两个频率分量（值为 4 和 7）的信号。

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Matplotlib基础全攻略

是不是很简单，接下来，我们一起去慢慢探秘Matplotlib的强大之处 2、修改绘图属性 2.1 坐标更改坐标范围绘图时往往需要修改横纵坐标轴的范围，以使曲线位于图形的中间位置： plt.plot(...我们可以通过ylim方法修改y轴的范围，比如我们想修改为(-1.5,1.5),同理，我们可以通过xlim方法来修改x轴的坐标范围: plt.plot([1,1,0,0,-1,0,1,1,-1]) plt.ylim...增加图形背景grid 绘图时常常会在图形背景中增添方格，以便于人们更直观地读取线条中点的坐标取值以及线条整体的分布范围.可以使用grid函数增加和设定图形的背景....增加图例当多条曲线显示在同一张图中时，图例可以帮助我们区分识别不同的曲线，在中国银行的数据中，我们可以把开盘价和收盘价同时放在一张曲线图中,并为二者增加图例....在Matplotlib绘图中，每个Figure对象可以包含一个或者几个Axes对象.每个Axes对象即一个绘图区域，拥有自己独立的坐标系统，假设我们现在需要两个区域，分别绘制中国银行股票的开盘价走势和收盘价走势

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数据可视化设计指南

由于这三个图表使用同一个Y轴，因此比较他们之间的数据差异更加容易。 ? 允许。使用条形图表示随时间变化的趋势或各个类别之间的差异（这个图X轴为数据数值，Y轴为日期）。 ? 禁止。...在上图表中，每个类别均由特定的形状（圆形，正方形和三角形）表示，这使得可以轻松比较分析特定范围内不同类别的数据。形状图表可以使用多种形状以表示不同数据。可以将形状设置为曲线，精确的折现等。...ICON同时补充了色彩的含义。 X、Y轴数值标签带数值标签的轴的作用是清晰地显示相应图示数据的范围和比例。例如，折线图X轴和Y轴显示一系列数值标签。 ? 条形图Y轴基准线起始值应始终从零开始。...考虑完全删除X、Y轴将视觉焦点集中在数据上。可以将数据直接放在其对应的图表元素上。条形图Y轴基准线的起始值条形图基准线起始值应从（y轴的起始值）为零开始。...过渡期间不会重置所选日期范围之外的数据，从而降低了复杂性。 ? 动效显示了两个不同的图之间的关系。

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可视化技能之Matplotlib(下)|可视化系列02

在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果...每次抓牌时判断新牌的合适位置为了直观展示插入排序的关键步骤，我们将每做一次插入的结果保存下来然后用Matplotlib画成一系列柱状图。通过matplotlib.animation绘制成动态图。...Matplotlib将动图相关的接口封装在matplotlib.animation里，FuncAnimation(fig,func,frames)通过重复调用func里的画图函数在fig上形成动图。...正如rectilinear直角坐标系下确定一个位置用[x,y]，在极坐标系下定位一个位置通过[theta,r]，theta表示正方向旋转的弧度，r表示距离原点的直线距离(也称r轴为极径)。 ?...转换的过程需要对数据进行换算，这算一个Matplotlib不够智能的设置，不能直接通过换坐标系统的语句实现数据的一个换算，例如将原先的x轴自动换算到[0,2pi]绘制美观的图表，针对这种换坐标系实现堆积的方法

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如何使用Python创建美观而有见地的图表

作者 | Fabian Bosler 来源 | Medium 在今天的文章中，将研究使用Python绘制数据的三种不同方式。将通过利用《 2019年世界幸福报告》中的数据来做到这一点。...此外，在中心图的右边界和上边界，描绘了各个变量的边际单变量分布（作为KDE或直方图）。...它起着箱形图的作用。它显示了跨类别变量的定量数据分布，以便可以比较那些分布。...看来人均GDP越高，幸福感就越强配对图 Seaborn对图在一个大网格中绘制了两个变量散点图的所有组合。通常感觉这有点信息过载，但是它可以帮助发现模式。...Plotly具有三个重要功能：悬停：将鼠标悬停在图表上时，将弹出注释互动性：无需任何其他设置即可使图表互动（即穿越时空）漂亮的地理空间图： Plotly具有一些内置的基本地图绘制功能，可以使用mapbox

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【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...示例：绘制多条折线假设我们有两个产品的销售数据，并想在同一个图表中展示。...plt.legend()：显示图例，以便区分不同的产品线。通过这个例子，我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列，这在多维数据的分析中非常有用。...4.3 创建子图布局当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时，可以使用子图布局。在 matplotlib 中，子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域，每个区域展示不同的数据。...通过子图的布局，我们可以在同一个窗口内展示不同的数据集，这有助于比较不同的趋势。第五部分：图表定制与高级功能 5.1 自定义颜色和样式在很多情况下，我们希望图表能够符合品牌或特定设计要求。

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体验R和python的不同绘制风格

它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...映射（Mapping）：映射是将数据变量与图形属性进行关联的过程。例如，将数据的x轴映射到图形的横坐标，将数据的颜色映射到图形的填充颜色。...标度（Scale）：标度用于将数据的取值范围映射到图形属性的取值范围。例如，将数据的数值范围映射到颜色的渐变范围。...支持多种输出格式：matplotlib可以将图形保存为多种格式，包括PNG、JPEG、PDF、SVG等。这使得用户可以方便地将图形用于报告、论文或网页等不同的应用场景。...Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库，轻松创建各种统计图表和美化数据可视化，提供了高级接口和定制化选项，使数据科学家和分析师能够更轻松地制作漂亮且具有信息价值的图表

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十八）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（4）3D曲面图（3D Surface Plot）

多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域，如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。...# 数据准备 x = np.linspace(-5, 5, 100) # x轴数据范围 y = np.linspace(-5, 5, 100) # y轴数据范围 x_mesh, y_mesh =...x和y轴数据范围。...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成100个均匀分布的数据点。我们创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。

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10分钟入门Matplotlib: 数据可视化介绍&使用教程

Matplotlib具有丰富的图形功能，而且容易上手。本文主要介绍不同的图形功能，包括一些语法等。 Matplotlib的安装 matplotlib库有多种安装方法。...为了生成一个图像，我们需要两个坐标轴(X)和(Y)，因此我们使用Numpy中的' linspace() '方法生成两个随机数列。...请输入图片描述生成的图像如下图所示: ? 请输入图片描述为图像添加更多元素上面生成的图还缺少一些东西，让我们试着为它添加不同的元素，以便更好地解释这个图。...请输入图片描述散点图概述：散点图通过显示数据点来展示两列数据之间的关系。绘制散点图需要两个变量，一个变量表示X轴位置，另一个变量表示y轴位置。...每个分布都有四个不同的特征，包括分布中心分布散布分布形状分布峰值直方图需要两个输入，x轴表示bin, y轴表示数据集中每个bin对应值的频率。每个bin都有一个最小值和最大值的范围。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十三）：Matplotlib详解：1、2d绘图（上）：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图

它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。...__version__) 三、Matplotlib详解 Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。...多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域，如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。 1、2d绘图类型 0....柱状图（Bar Plot）用于比较不同类别的数据 import matplotlib.pyplot as plt x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y =

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Python数据分析（1）

np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(a) print(b) #数组元素个数 print(b.size) #数组形状 print(...3 Matplotlib ? Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...通过 Matplotlib，仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。...# b代表 blue，- 代表线型 plt.plot(x, x**2, 'b-') # 设置x轴和y轴的名字 plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') # 设置标题 plt.title...以上三个库可以称为数据分析的三剑客，学好以上三个库可以解决大部分问题。 4 Scipy scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。

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Matplotlib使用(2)

') plt.show() 您可能想知道为什么x轴的范围是0-3，而y轴的范围是1-4。...如果为plot()命令提供单个列表或数组，则matplotlib假定它是y值的序列，并自动为您生成x值。由于python范围从0开始，因此默认x向量的长度与y相同，但从0开始。因此x数据为。...下面的示例说明了使用数组在一条命令中绘制几行具有不同格式样式的行。...通常，您不必为此担心，因为所有这些操作都是在后台进行的。下面是创建两个子图的脚本。...更改轴的比例很容易： plt.xscale（'log'）下面显示了四个图的示例，这些图的y轴数据相同且比例不同。

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VBA实战技巧22：调整XY图表缩放比例以获取正确的宽高比

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