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matplotlib共享轴的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略

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。

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Matplotlib绘图时x轴标签重叠的解决办法

在使用Matplotlib画图时,我遇到了一个尴尬的情况,那就是当x轴的标签名字很长的时候,在绘制图形时,发生了x轴标签互相重叠的情况。...在使用上述数据进行绘图的时候,就出现了本文一开始描述的问题,我们可以从柱状图看到,除了第1个x轴标签之外,后面4个都发生了重叠。...方法一:拉长画布 既然x轴标签是由于横向空间不足,导致发生了重叠,那么,我们只需要将图形的横向空间拉长即可,也就是设置一个更大的画布。...但是该方法存在一个很大的问题,那就是当x轴标签数量很多时,那么就无法通过这样的方法进行解决了。...方法四:标签旋转 我们只需要将x轴的标签旋转一定的角度,就可以让其不再发生重叠。

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    matplotlib作图的时候x轴的小数点如何去掉呢?

    一、前言 前几天在Python白银交流群【千葉ほのお】问了一道matplotlib可视化处理的问题,如下图所示。...原始代码,如下所示: import matplotlib.pyplot as plt ages_x = [25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35] dev_y...,label='开发者年龄与薪资') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('薪资') plt.show() 得到的x轴是浮点数,如下图所示。...开发者年龄与薪资') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('薪资') plt.xticks(ages_x) plt.show() 设置字体为楷体,不加设置字体这行代码,会出现中文加载不出来的情况...这篇文章主要盘点了一道matplotlib作图的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    用matplotlib画以时间日期为x轴的图像

    分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是,x轴 显示时间单位。 下图展示的就是想要到达的效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中的数据读入,用matplotlib中的pyplot画出,x轴为时间。 数据文本 data.txt,除了第一行表头外,每一列都用制表符Tab(\t)隔开。...149 279 73 5 326039 3584 12038 程序源码: # read csdn data from datetime import datetime import matplotlib.pyplot...,将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据,作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time...分析 主要就是matplotlib.pyplot()可以支持datatime.date类型的变量。

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    数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

    有时,并排比较不同的数据视图会很有帮助。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。...例如,我们可以通过将x和y位置设置为 0.65(也就是说,从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始),x和y范围为 0.2(即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%),在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...和wspace参数,它们沿图的高度和宽度指定间距,以子图大小为单位(这里,间距是子图宽度和高度的 40%。...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

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    ACL2022 | 跨模态离散化表示学习:让不同的模态共享相同的词表

    ,而连续向量空间有两个问题:一是它们的 encoder 往往是彼此独立的,使得要比较不同模态 encoder 的激活很困难;二是连续向量是无界的,使得其表征学习的解释性差。 ...▲不同模态的数据会被分别经过“连续向量路径”和“离散词路径”,分别为连续向量和离散词向量作为其的特征;最终的特征为二者的向量和。...对于一对不同模态的的关联数据,比如视频 和它的音频 ,作者会先用对应模态的 encoder 来将其分别表征为连续向量 和 。...▲单词embedding间的交叉熵作为单词相似度的指标,鼓励使用相似的单词来表征不同模态。...、不同方向的人看到,不被石沉大海,或许还能增加不少引用的呦~ 投稿加下面微信备注“投稿”即可。

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    Matplotlib数据可视化:三大容器对象与常用设置

    2 axes axes可以认为是figure这张画图上的子图,因为子图上一般都是坐标图,所以我更愿意理解为轴域或者坐标系。...figure左边框比例距离,边框宽度占figure宽度的比例,宽度比例,高度占figure高度的比例。...plt.subplots()还有一对参数sharex, sharey用于设置是否共享x轴或y轴,这对参数有取值可以使bool型或'none', 'all', 'row', 'col'这4个字符串中的一个...,分别有以下含义: False 和 'none'表示不共享,任何子图中的x轴或y轴都是相互独立的; True 和 'all'表示所有子图共享x轴或y轴; 'row' 表示同一行的子图共享x轴或y轴;...'col' 表示同一列的子图共享x轴或y轴; fig, axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True,facecolor='grey') fig.suptitle

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    ProPlot 基本语法及特点

    多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时,不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条(colorbar)和图例的重复绘制操作,导致绘图代码冗长。...ProPlot 中的 figure () 函数的 sharex、sharey、share 参数可用于控制不同的轴标签样式,它们的可选值及说明如下: 下面是使用 ProPlot 绘制的多子图轴标签共享示意图...,其中 (a)为无共享轴标签样式; (b)为设置 Y 轴共享标签样式; (c)展示了设置 Y 轴共享方式为 Limits 时的样式,可以看出,每个子图的刻度范围被强制设置为相同,导致有些子图显示不全...figure() 函数中的 spanx、spany 和 span 参数用于控制是否对 X 轴、Y 轴或两个轴使用“跨度”轴标签,即当多个子图的 X 轴、Y 轴标签相同时,使用一个轴标签替代即可。...而在 Matplotlib 中,绘制插入绘图对象内部的颜色条和生成宽度一致的子图外部颜色条通常也很困难,因为插入的颜色条会过宽或过窄,与整个子图存在比例不协调等问题。

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    python绘图与数据可视化(二)

    #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。...import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3]) #现在创建一个子图,它表示一个有2行1列的网格的顶部图。...不仅如此,它还可以使用不同数量的行、列来创建跨度不同的绘图区域。...-”负号的乱码问题 Matplotlib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。...Matplotlib提供的 twinx() 和 twiny() 函数,除了可以实现绘制双轴的功能外,还可以使用不同的单位来绘制曲线,比如一个轴绘制对函数,另外一个轴绘制指数函数。

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    matplotlib

    80 figure(figsize=(8,6), dpi=80) # 创建一个新的 1 * 1 的子图,接下来的图样绘制在其中的第 1 块(也是唯一的一块) subplot(1,1,1) X =...,but have shapes (4,) and (6,) 意为:x和y必须参数的个数相同(个数不相同,有的只有一个坐标你怎么画点呢?)...= top = 0.8 ls = [left,bottom,right,top] for i in ls: ax.spines[top].set_position(i) 子图的划分 如果两个图片的x轴的范围不同的情况下...,所以一眼就可以看出数值的高度 函数 bar(x,height,width,bottom) 参数: (x,height)定义在什么位置上,多高的bar(这个地方的高度其实是条形图的宽度,因为是躺着的,所以叫高度...) width定义bar的宽度(这个地方的宽度是条形图的高度,因为是躺着的,座椅叫做宽度) bottom定义bar的实际高度(我的理解是bar的实际底在哪里) 默认参数: height:柱子的高度,y轴上的坐标

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    seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

    您将注意到,图形级的图与它们的轴级对应图非常相似,但也有一些不同之处。值得注意的是,传说被放置在情节之外。它们的形状也略有不同(稍后会详细介绍)。...实例,该实例具有一些方法,用于以一种关于子图组织的“智能”方式定制图的属性。...当在seaborn中使用轴级函数时,同样的规则也适用:图的大小由它所在的图形的大小和该图中的轴布局决定。...其次,这些参数,高度和方面,在matplotlib中参数化的大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数,宽度=高度*方面)。最重要的是,这些参数对应于每个子图的大小,而不是整个图形的大小。...become wider, so that its subplots have the same size and shape: 当添加额外的列时,图形本身将变得更宽,因此其子图具有相同的大小和形状:

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    3阶有向完全图的所有非同构的子图(不同钩子图个数)

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 子图同构问题本质上就是一种匹配,VF2算法加了很多feasibility rules,保证了算法的高效性。...这里只是实现最基本的判断子图同构的算法: 参考文献有(其实google一把就能出来这些): http://stackoverflow.com/questions/8176298/vf2-algorithm-steps-with-example...下面给出我的算法设计(这里考虑边和点除了ID之外,还有label): 边和图结构: struct EDGE { int id2; int label; EDGE(int _id2, int _label...是否相同 if(quG->vLabel[quG_vID]!...=dbG->vLabel[dbG_vID]) //如果两个点的label不同,则【一定不】满足feasibility rules { return false; } //其次,判断是不是每次

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    python matplotlib各种绘图类型完整总结

    条形图 5.1 一个数据样本的条形图 5.2 多个数据样本进行对比的直方图 5.3 水平条形图 5.4 绘制不同数据样本进行对比的水平条形图 5.5 堆叠条形图 6. 等高线图 7....color: 标记的颜色,有下列不同的赋值方式: RGB 三元数或颜色名称 - 使用相同的颜色绘制所有标记。 由 RGB 三元数组成的三列矩阵 - 对每个标记使用不同的颜色。...,在2*2的网格里,第四个子图为(2, 2, 4) 创建横跨多个位置的子图用gridspec实现 ''' """ 添加多个固定大小的子图: fig = plt.figure(figsize=...[x, y, width, height], x,y为当前子图的左下角坐标位置,width为子图的宽度,height为子图的高度 ''' axes([0.1,0.1,0.8,0.8])...width: 每个y轴坐标值对应的条形的宽度list height: 条形的高度,在水平条形图中,条形的高度都是固定的。

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    Matplotlib从入门到精通03-布局格式定方圆

    从入门到精通系列第3篇,本文介绍了Matplotlib的子图布局,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。...使用 plt.subplots 绘制均匀状态下的子图¶ 参考:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html...sharex 和 sharey 分别表示是否共享横轴和纵轴刻度 tight_layout 函数可以调整子图的相对大小使字符不会重叠 返回元素分别是画布和子图构成的列表, fig:Figure...2.使用subplot这样基于pyplot模式绘制子图 还有种方式是使用subplot这样基于pyplot模式的写法,每次在指定位置新建一个子图,并且之后的绘图操作都会指向当前子图,本质上subplot...,第一是指图的比例大小不同但没有跨行或跨列,第二是指图为跨列或跨行状态 利用 add_gridspec 可以指定相对宽度比例 width_ratios 和相对高度比例参数 height_ratios fig

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    纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)

    所有子图使用相同的x轴刻度(调整xlim会影响所有子图) sharey 所有子图使用相同的y轴刻度(调整ylim会影响所有子图) subplot_kw 传入add_subplot的关键字参数字典,用于生成子图...▲图5 没有内部子图间隔的数据可视化 你可能会注意到轴标签是存在重叠的。matplotlib并不检查标签是否重叠,因此在类似情况下你需要通过显式指定刻度位置和刻度标签的方法来修复轴标签。...▲图7 不同drawstyle选项下的折线图 你可能会注意到在运行代码后会有像 这样的输出。matplotlib返回的对象引用了刚刚添加的图表子组件。很多时候你可以安全地忽略这些输出。...最后,set_xlabel会给x轴一个名称,set_titel会给子图一个标题(参考图9的结果图): In [42]: ax.set_title('My first matplotlib plot')...▲图9 x轴刻度的简单示例 修改y轴坐标是相同过程,将上面示例中的x替换成y即可。轴的类型拥有一个set方法,允许批量设置绘图属性。

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    matplotlib绘图基础

    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?...因为有时候我们需要将不同的数据视图并排进行比较。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。...例如,比如示例中x和y位置为0.65,指的是从宽度和高度的65%开始,宽和高的范围为0.2,表示坐标轴的大小为图的宽度和高度的20%。 显示的图形如下: ?...其实,plt.subplot(111)与plt.subplot(1, 1, 1)等价,前两个的含义是,将图想象为1x1的网格,最后一个参数表示网格的第1个子图。所以就是这个代码就是坐标轴布满整个图。

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    Python 绘图,我只用 Matplotlib(二)

    Figure 中最主要的元素是 Axes(子图)。一个 Figure 中可以有多个子图,但至少要有一个能够显示内容的子图。 Axes Axes 翻译成中文是轴域/子图。Axes 是带有数据的图像区域。...Axis Axis 在中文的意思是轴。官网文档对 Axis 定义解释不清楚,让我们看得云里雾里的。如果你有留意前文的组成说明图,可以看到 X Axis 和 Y Axis 的字样。...figsize=(8, 6), dpi=80) # 再创建一个规格为 1 x 1 的子图 plt.subplot(111) x = np.linspace(-2, 6, 50) y1 = x + 3...X 轴,纵轴就是 Y 轴。...scatter() 函数必须传入两个参数 x 和 y。值得注意得是,它们的数据类型是列表。x 代表要标注点的横轴位置,y 代表要标注点的横轴位置。x 和 y 列表中下标相同的数据是对应的。

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    【Python数据分析与可视化】:使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

    数据准备:创建三个列表x、y1和y2,分别表示两个子图的x轴和y轴数据。 创建子图:使用plt.subplots方法创建一个包含两个子图的图形。...数据准备:创建三个列表x、y1和y2,分别表示两个数据集的x轴和y轴数据。 创建图形和子图:使用plt.subplots()方法创建图形和子图对象。fig是图形对象,ax1是第一个子图对象。...设置第一个Y轴标签:使用ax1.set_xlabel和ax1.set_ylabel方法设置第一个子图的x轴和y轴标签,color参数设置标签颜色。...设置柱的宽度和位置:使用bar_width设置每个柱子的宽度,使用np.arange创建一个数组表示每个柱子的x轴位置。...创建柱状图:使用plt.bar方法绘制柱状图,第一个参数是x轴位置,第二个参数是数据值,bar_width设置柱子的宽度,label设置图例标签,color设置颜色。

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