在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...如果我们想在2个子图中共享X轴怎么办呢？我们可以使用tight_layout函数。...X轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...如果我们想在2个子图中共享X轴怎么办呢？我们可以使用tight_layout函数。...X轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
然而，在处理多子图共用坐标轴（即共享轴）时，如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢？本文将深入剖析这一常见痛点，并为您提供一些解决思路。...，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 正文： 一、共享轴的重要性与挑战 在展示多个相关数据图表时，利用matplotlib的共享轴功能可以直观地对比不同数据集之间的关联和差异，增强整体分析的一致性和连贯性...但实践中我们往往会遇到这样的尴尬局面：当两个或多个子图共享x轴或y轴时，某些子图的重要部分可能被轴标签、刻度标记等元素所遮挡，影响了数据的表现力和可读性。...例如近日小明同学在绘制有共享轴的柱状图时发现 x轴的刻度是用ax控制画的，但是这样就会被ax_sub的柱子盖住一部分显示不全 In [1]: import xarray as xr import numpy...隐藏特定子图的轴标签： 当某个子图的轴标签与其他子图重复时，可以选择性地隐藏这些非必需的轴标签，以保持图表简洁而不失信息完整性。
#如果新建的子图与现有的子图重叠，那么重叠部分的子图将会被自动删除，因为它们不可以共享绘图区域。...Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...在大多数情况下，这两个内建类完全能够满足我们的绘图需求，但是在某些情况下，刻度标签或刻度也需要满足特定的要求，比如将刻度设置为“英文数字形式”或者“大写阿拉伯数字”，此时就需要对它们重新设置。...双轴图 在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。
开启网格线命令grid，使用字典的方式调节标题、坐标名大小颜色fontdict、在图形上添加图例 legend。 3、在一张子图中共用某条坐标轴、在两张子图中共用某条坐标轴。...首先能看出的是折线图的背景色发生了变化，如何调节背景色： ax1=fig.add_subplot(111,facecolor='papayawhip') 在引入子图时，在subplot命令中添加facecolor...在共享x轴时，两边y轴的零刻度是不一致的，这要结合你分析的数据及时改变，其命令如下： ax1.set_ylim(-1,5.5) ax2.set_ylim(5,30) xlim和ylim是用来设置坐标轴的范围的...和上个教程的体系相比，y轴上在主刻度的基础上出现了副刻度。...在引入库包阶段输入： import matplotlib.ticker as ticker 引入这个工具，在设定刻度阶段输入： ax1.yaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator
在绘制图形时，总是需要创建figure对象。如果没有显式创建，则plt会隐式创建一个figure对象。在绘制图形时，既可以使用plt来绘制，也可以使用子绘图对象来绘制。...plt.subplots_adjust方法可以用来调整子图与子图之间的距离。...③ plt.subplots_adjust方法调整子图与子图之间的距离 figure = plt.figure() axes1 = figure.add_subplot("221",facecolor...可以通过sharex与sharey来指定是否共享x轴与y轴。...如果画布太小，当子绘图区域较多，可能会有些拥挤。因此我们要使用较大一点的画布，才能更好的摆放这些子图。
在 Notebook 中画图时，将图形直接嵌在 Notebook 页面中，有两种展现形式: %matplotlib notebook 会在 Notebook 中启动交互式图形。...sharex, sharey : bool or {'none', 'all', 'row', 'col'}, default: False 控制x (sharex)或y (sharey)之间的属性共享轴...: True或'all':所有子图共享 x 轴或 y 轴。...False或'none':每个子图 x 轴或 y 轴是独立的。 'row':每个子图行共享一个 x 轴或 y 轴。...坐标轴刻度与标签 可以将每个 Matplotlib 对象都看成是子对象的容器，例如每个 figure都会包含一个或多个 axes对象，每个 axes对象又会包含其他表示图形内容的对象。
为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。...在本节中，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...plt.subplots：一次创建整个网格 在创建大型子图网格时，刚才描述的方法会变得相当繁琐，特别是如果你想在内部绘图上隐藏x轴和y轴标签。...该函数不创建单个子图，而是在一行中创建完整的子图网格，并在 NumPy 数组中返回它们。参数是行数和列数，以及可选关键字sharex和sharey，它们允许你指定不同轴之间的关系。...在这里，我们将创建2x3子图的网格，其中同一行中的所有轴域共享其y轴刻度，并且同一列中的所有轴域共享其x轴刻度： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey
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。...数据标准化： 在某些情况下，需要将数据规范化或者使其可视化。Matplotlib提供了一些方便快捷的API帮助您完成此项任务。...子图上的多行文本： 有时需要添加多行注释或标注，Matplotlib可以支持在子图上使用text()函数实现类似注释的目的。...sharex=True表示共享横坐标。...但是，将图表作为图像文件或数据可视化存储在挂网站上等情况，在确保输出效果如预期时，可能会需要输出图形。savefig() 函数直接调用图表实例，并传入目标格式的文件名，在本例中，就是PDF文件格式。
它仅仅检查坐标轴标签、刻度标签以及标题的部分。 简单的示例 在 matplotlib 中，轴域（包括子图）的位置以标准化图形坐标指定。...对于子图，这可以通过调整子图参数（移动轴域的一条边来给刻度标签腾地方）。Matplotlib v1.1 引入了一个新的命令tight_layout()，自动为你解决这个问题。...tight_layout()可以接受关键字参数pad、w_pad或者h_pad，这些参数图像边界和子图之间的额外边距。边距以字体大小单位规定。...它假定刻度标签，轴标签和标题所需的额外空间与轴域的原始位置无关。 这通常是真的，但在罕见的情况下不是。 pad = 0将某些文本剪切几个像素。 这可能是当前算法的错误或限制，并且不清楚为什么会发生。...在 Matplotlib v1.1 中，你可以使用gridspec将颜色条创建为子图。
fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]) Matplotlib在Figures（窗口）上绘制数据图，每个数据可以包含一个或多个...轴包含两个（或3D情况下为三个） Axis对象（注意轴和Axis之间的差异），这些对象负责数据限制（也可以通过axes.Axes.set_xlim()和 axes.Axes.set_ylim()方法控制数据限制...他们负责设置图形限制并生成刻度（轴上的标记）和刻度标签（标记刻度的字符串）。刻度的位置由Locator对象确定，刻度标签字符串由格式化Formatter。...这样的艺术家不能被多个轴共享，也不能从一个轴移动到另一个轴。 使用Matplotlib本质上有两种方法： 显式创建图形和轴，并在其上调用方法（“面向对象（OO）样式”）。...当数字很大时，最好看到最大的区别，请尝试最大化GUI并与之交互： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib
一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域，可以理解为子图。...在绘制子图时也可以通过plt.sca(plt.subplot(all_fig_num, 1, cur_figid))来绘制子图。...当绘图对象中有多个轴axis时候，可以通过工具栏中的Configure Subplots按钮，交互式地调节轴之间的间距和轴与边框之间的距离。...= plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1 ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2 x = np.linspace(0, 3, 100)...配置文件 绘制一幅图需要对许多对象的属性进行配置，例如颜色、字体、线型等等。我们在绘图时，并没有逐一对这些属性进行配置，许多都直接采用了matplotlib的缺省配置。
在机器学习中，通常会涉及到大量的数据。如果直接观看这些原始数据，很难从中看出有用的信息。人类是非常视觉的生物，当我们看到可视化的东西时，会更好地理解事物。...坐标轴是plot()和scatter()等函数绘制的区域，可以包含与其相关的刻度(tick)、标签(label)等。图可以包含多个坐标轴。 你可能会疑惑了？...每个坐标轴都有一个x轴和一个y轴（这句话有点难以理解，主要是因为在英语中Axes和Axis都翻译为轴，其实Axes可以理解为子图），它们包含刻度，刻度包含主要和次要的刻度线和刻度标签。...如果你要绘一个特别的坐标轴，还有坐标轴标签、标题和图例，以及坐标轴比例和网格线要考虑。 子图 这个是matplotlib中最不容易理解的。首先是我们为什么需要它？...为此，Matplotlib引入了子图的概念：可以在一个图中存在多组较小的坐标轴。
对于我们的数据来说，右图比左图要好的多。 离散颜色条 色图默认是连续的，但是在某些情况下你可能需要展示离散值。...plt.subplots_adjust函数用来调整这些子图表之间的距离。...上例中我们指定了plt.subplots_adjust函数的hspace和wspace参数，它们代表这沿着高度和宽度方向子图表之间的距离，单位是子图表的大小（在本例中，距离是子图表宽度和高度的 40%）...下面我们来创建一个 网格的子图表，其中每一行的子图表共享它们的 y 轴，而每一列的子图表共享它们的 x 轴： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col',...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度，但是在对数图表中我们可能会看到它们： 在 Matplotlib 2.0 之后，当 axis 的跨度过大时，默认次要刻度将会不再展示，因此，下面的代码经过了修改
连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...对于我们的数据来说，右图比左图要好的多。 离散颜色条 色图默认是连续的，但是在某些情况下你可能需要展示离散值。...下面我们来创建一个 网格的子图表，其中每一行的子图表共享它们的 y 轴，而每一列的子图表共享它们的 x 轴： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col',...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis，表示 x 和 y 轴，其中包含着所有的属性用来指代轴的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 在每个坐标轴上，都有主要的刻度和次要的刻度概念。...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度，但是在对数图表中我们可能会看到它们： 在 Matplotlib 2.0 之后，当 axis 的跨度过大时，默认次要刻度将会不再展示，因此，下面的代码经过了修改
连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...对于我们的数据来说，右图比左图要好的多。 离散颜色条 色图默认是连续的，但是在某些情况下你可能需要展示离散值。...下面我们来创建一个 网格的子图表，其中每一行的子图表共享它们的 y 轴，而每一列的子图表共享它们的 x 轴： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis，表示 x 和 y 轴，其中包含着所有的属性用来指代轴的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 在每个坐标轴上，都有主要的刻度和次要的刻度概念。...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度，但是在对数图表中我们可能会看到它们： 在 Matplotlib 2.0 之后，当 axis 的跨度过大时，默认次要刻度将会不再展示，因此，下面的代码经过了修改
连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...对于我们的数据来说，右图比左图要好的多。 （3）离散颜色条 色图默认是连续的，但是在某些情况下你可能需要展示离散值。...下面我们来创建一个 网格的子图表，其中每一行的子图表共享它们的 y 轴，而每一列的子图表共享它们的 x 轴： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey...每个 axes 对象都有着属性xaxis和yaxis，表示 x 和 y 轴，其中包含着所有的属性用来指代轴的线、刻度和标签。 （1）主要的和次要的刻度 在每个坐标轴上，都有主要的刻度和次要的刻度概念。...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度，但是在对数图表中我们可能会看到它们： 在 Matplotlib 2.0 之后，当 axis 的跨度过大时，默认次要刻度将会不再展示，因此，下面的代码经过了修改
图 → 坐标系 → 坐标轴 → 刻度 ?...在绝大多数情况下是的，两者有一点细微差别： 子图在母图中的网格结构一定是规则的 坐标系在母图中的网格结构可以是不规则的 由此可见，子图是坐标系的一个特例，来我们先研究特例。...超级细心的读者可能会发现，上面所有的图都看不到坐标轴和刻度啊，是的，我是故意这样做的，在深度研究坐标系和子图时，剔除不必要的信息，用的是以下代码 (将刻度设为空集 [])： plt.xticks([]...1.6 基础元素 目前，我们已经介绍四个最重要的容器以及它们之间的层级 Figure → Axes → Axis → Ticks 图 → 坐标系 → 坐标轴 → 刻度 但要画出一幅有内容的图...此外我们没有设置图的尺寸，像素、线的颜色宽度、坐标轴的刻度和标签、图例、标题等等，所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。
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