首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Matplotlib共享y轴-一个子图未对齐

Matplotlib是一个Python的数据可视化库,用于创建各种类型的图表和图形。在Matplotlib中,可以使用subplot函数创建多个子图,并在其中绘制不同的图表。

当我们创建多个子图时,有时候需要共享y轴,以便更好地比较不同子图之间的数据。在Matplotlib中,可以使用sharey参数来实现共享y轴。

具体步骤如下:

  1. 导入Matplotlib库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建子图并绘制图表:
代码语言:txt
复制
fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharey=True)  # 创建2行1列的子图,并共享y轴
axs[0].plot(x1, y1)  # 在第一个子图中绘制图表
axs[1].plot(x2, y2)  # 在第二个子图中绘制图表

在上述代码中,我们使用subplots函数创建了一个包含2个子图的图表,并通过sharey=True参数来指定共享y轴。

  1. 设置子图的对齐方式:
代码语言:txt
复制
fig.align_ylabels()  # 对齐子图的y轴标签

使用align_ylabels函数可以对齐子图的y轴标签,确保它们在不同子图之间对齐。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 8, 6, 4, 2]
x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建子图并绘制图表
fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharey=True)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x2, y2)

# 对齐子图的y轴标签
fig.align_ylabels()

# 显示图表
plt.show()

这样,我们就可以创建共享y轴的子图,并绘制不同的图表。共享y轴可以帮助我们更好地比较不同子图之间的数据。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)和腾讯云云数据库MySQL(https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql)。

注意:本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,以遵守问题要求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

美化Matplotlib的3个小技巧

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xy上的刻度数 添加个辅助y 共享x的子坐标对齐 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。...使用辅助 如果想在同个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同线图上,只有y。...共享x的子坐标对齐 我们可以在个Figure对象上创建多个子Matplotlib允许使用subplot函数创建子格。例如下面的代码行创建了个包含4个子的2x2网格。...如果我们想在2个子图中共享X怎么办呢?我们可以使用tight_layout函数。...X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。

1.7K20

美化Matplotlib的3个小技巧

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xy上的刻度数 添加个辅助y 共享x的子坐标对齐 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。...使用辅助 如果想在同个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同线图上,只有y。...共享x的子坐标对齐 我们可以在个Figure对象上创建多个子Matplotlib允许使用subplot函数创建子格。例如下面的代码行创建了个包含4个子的2x2网格。  ...如果我们想在2个子图中共享X怎么办呢?我们可以使用tight_layout函数。...X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。

2.1K50

美化Matplotlib的3个小技巧

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xy上的刻度数 添加个辅助y 共享x的子坐标对齐 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。...使用辅助 如果想在同个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同线图上,只有y。...共享x的子坐标对齐 我们可以在个Figure对象上创建多个子Matplotlib允许使用subplot函数创建子格。例如下面的代码行创建了个包含4个子的2x2网格。  ...如果我们想在2个子图中共享X怎么办呢?我们可以使用tight_layout函数。...X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。

1.3K20

matplotlib在同个画布显示20个 双y折线图

# -*- coding: UTF-8 -*- # 开发时间:2023/3/12 14:57 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import...= Data.AQI Y2 = Data["PM2.5"] Y3 = Data.PM10 # 创建两幅子 f, ax = plt.subplots(4,1,figsize=(15, 10)) plt.subplots_adjust...(wspace =0, hspace =0) # 选择第 ax1 = plt.subplot(411) figure_1 = plt.subplot(411) # 设置y的范围 figure_...Data = pd.read_excel(r"H:\小论文\小论文\白城空气质量气象数据\白城气象数据\白城2015.10.24-10.28.xlsx") # X2 = Data.date # 选择第...作图的时候,有的错误很小,确实磨人,上次画图遇到个坑,显示的那些线都要上天了,最后查了快小时,才反应过来是数据没转为数值。 三、总结 大家好,我是皮皮。

19260

数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子

为此,Matplotlib 具有子的概念:可以在单个图形中起存在的较小域分组。这些子可能是插图,绘图网格或其他更复杂的布局。...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(即域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%),在另域的右上角创建个插入的域...plt.subplot:子的简单网格 子对齐的列或行是个常见的需求,Matplotlib 有几个便利例程,使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot(),它在网格中创建个子。...plt.subplots:次创建整个网格 在创建大型子网格时,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xy标签。...在这里,我们将创建2x3子的网格,其中同行中的所有共享y刻度,并且同列中的所有共享其x刻度: fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey

1K30

带你十分钟快速入门画图神器 Matplotlib

篇快速上手 Matplotlib 的好文章~ 在开始正式介绍 Matplotlib 用法之前,先来简单了解下 MatplotlibMatplotlib 是 Python 的个绘图库。...(2, 2, 4, sharey=ax3) # 与 ax3 共享y plt.plot(x, 2 * np.cos(x), 'y') plt.show() ?...x 表示当前子所在的活跃区。 可以看到,上面的每个子的大小都是样的。有时候我们需要不同大小的子。比如将上面第张子完全放置在第行,其他的子都放在第二行。...上面我们首先生成了要绘制的数据的点x 和 y,接下来为每个数据点生成控制大小的数组 size,然后每个数据点生成控制颜色的数组 colour。最后通过 colorbar() 来增加个颜色栏。...生成数据 x 和 y 之后,调用 plt.bar 函数绘制出柱状,然后通过 plt.text 标注数值,设置参数 ha='center' 横向居中对齐,设置 va='bottom'纵向底部(顶部)对齐

1.1K10

使用 Basemap 和 Cartopy 绘制子实例

平时绘制地图时,经常会将多个放到同个 figure 中,而这些的地图范围通常是相同的,所以可以设置共享 x-y 。 #!...共享x-y 将上述语句替换为以下两句即可共享x-y map.drawmeridians(np.arange(int(lon[-1,0]), int(lon[0,-1])+1, 2), labels...共享 x-y 共享 x-y 后,中间空白间隔太大,可以使用 subplots_adjust 方法控制 将以下语句放到 fig.colorbar 命令前行(具有相同的缩进) fig.subplots_adjust...最后说下:定会有人好奇,为什么不使用 subplots 的 sharex 和 sharey 参数来控制 x-y 共享。下面就上张使用这种方法的看看什么效果 ?...下面上张 cartopy 绘制子的效果 #!

2.7K41

python可视化图表(python 显示图片)

目录 、fig, ax = plt.subplots()的作用? 二、参数的含义? 三、怎么在个图上排列多个子? 四、怎么把多个子起合并到个图上?...**kwargs) 然后看ax = plt.subplot() 三、怎么在个图上排列多个子? 比如说我们想画个2*2的子,每个子对应个表。 先重点考虑2个步骤。...语句规定N个折线图共用个x坐标(注意:y分主副轴): import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax1 = plt.subplots...= ax1.twinx() # 让2个子的x样,同时创建副坐标。...自定义图表样式:比如旋转x标签、上边和右边的坐标不显示、曲线和y对齐等 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] =

87810

Python matplotlib 绘制双Y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、柱形、3D图形、图形动画等。...Matplotlib安装 pip3 install matplotlib#python3 双X的 可以理解为共享y ax1=ax.twiny() ax1=plt.twiny() 双Y的...可以理解为共享x ax1=ax.twinx() ax1=plt.twinx() 自动生成个例子 x = np.arange(0., np.e, 0.01) y1 = np.exp(-x) y2 =...,共享x;还有种是双x的图表换成ax.twiny() y1=total[['adopt','reject']] y1.plot.bar(ax=ax1,alpha=0.5) #这个是matplotlib...中条形的绘制方法,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的刻度,x的刻度设置了下偶尔会出现失败,值得注意的是要将数据对齐 ax1.set_ylim

3.9K20

ProPlot 基本语法及特点

多子绘制处理 共享标签 在使用 Matplotlib 绘制多子时,不可避免地要进行刻度标签、标签、颜色条(colorbar)和图例的重复绘制操作,导致绘图代码冗长。...,其中 (a)为无共享标签样式; (b)为设置 Y 共享标签样式; (c)展示了设置 Y 共享方式为 Limits 时的样式,可以看出,每个子的刻度范围被强制设置为相同,导致有些子显示不全...; (d)展示了设置 Y 共享方式为 True 时的样式,此时,标签、刻度标签都实现了共享。...figure() 函数中的 spanx、spany 和 span 参数用于控制是否对 X Y 或两个使用“跨度”标签,即当多个子的 X Y 标签相同时,使用标签替代即可。...在科研论文配图中存在多个子的情况下,项工作是对每个子进行序号标注。

34230

matplotlib共享的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略

matplotlib共享的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略 导语: 在数据分析与可视化领域,matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之,以其强大的功能深受开发者喜爱。...然而,在处理多子共用坐标(即共享)时,如何避免不同子间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢?本文将深入剖析这常见痛点,并为您提供些解决思路。...,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: 共享的重要性与挑战 在展示多个相关数据图表时,利用matplotlib共享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:当两个或多个子共享xy时,某些子的重要部分可能被标签、刻度标记等元素所遮挡,影响了数据的表现力和可读性。...隐藏特定子标签: 当某个子标签与其他子重复时,可以选择性地隐藏这些非必需的标签,以保持图表简洁而不失信息完整性。

6110

Matplotlib绘图基础

1.简介 Matplotlib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。...---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 xy、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同个图上绘制多个系列的线 多重子属性: 是否生成多个子...:table 共享xy:twinx / twiny 设置x/y标签:xlabel / ylabel 设置x/y极限:xlim / ylim 设置x/y刻度:xticks / yticks 3.1.2...对数:loglog / semilogx /  semilogy 小提琴:violinplot 重新绘制:draw 生成个新的:figure 生成子:subplot / subplots 填充区域...plt.legend(loc='center right', fontsize='large')    #设置图表标题 plt.title("CDF of Small Flow")    #设置x/y标题

2.9K70

Matplotlib数据关系型图表(3)

比如公司不同部门的组织结构,不同洲的国家包含关系等,包括热力图(含相关系数)、节点链接、树形、冰柱、旭日等。...,年份 y_ticks = list(df['month'].unique()) #y标签数据,月份 plt.imshow(to_heatmap, cmap = 'jet_r') #设置颜色映射为jet...ax1 = ax im = ax1.imshow(to_heatmap, cmap = 'jet_r') #设置axes对象的xy标签,并设置标签的字体样式和对齐方式(很重要的属性,要熟悉) ax1...#加载基本数据,设置xy数据,设置填充数值为乘客列 base_plot = (ggplot(df, aes(x = 'year', y = 'month', fill = 'passenger',...+ scale_size_area(max_size = 11, guide = False) #设置颜色映射,name表示映射使用到哪个图中,本次是使用在点中,当有多个子

99410

原创 | matplotlib绘图教程,设置标签与图例

在上篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置,今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、标签以及图例,这三个内容也是非常实用并且常用的。...但是对于多个子的场景,我们就不能通过plt来设置title了,而是希望对于每个子都能够设置个单独的title。...(2, 1, 2) ax1.plot(range(10)) ax2.plot(x, y) plt.show() 这里的每个ax都是个subplot的对象,也就代表着每个子。...这里有个小小的问题是两个挨得太近了,导致logistic的标题和上的坐标重叠了。这个也很简单,我们可以通过subplots_adjust设置让子之间分开些。 ?...加上标签的方法也非常简单,和刚才添加title的方式基本样,用xlabel设置x标签,用ylabel设置y标签。比如这样: ? 如果是多个子,我们同样操作subplot这个对象来进行设置。

2.5K72

使用matplotlib绘制折线图,柱状,柱线混合「建议收藏」

文章目录 matplotlib介绍 matplotlib绘制折线图 matplotlib绘制柱状 matplotlib绘制柱线混合 matplotlib介绍 Matplotlib 是 Python...它可与 NumPy 起使用,提供了种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包起使用,如 PyQt 和 wxPython。...绘制柱状 绘制普通柱状 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams...将X数据改为使用np.arange(len(x_data))+bar_width, # 就是bar_width、1+bar_width、2+bar_width...这样就和第个柱状并列了 plt.bar...绘制柱线混合 绘制柱线混合 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams

3.1K30

matplotlib绘图教程:设置标签与图例

在上篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置,今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、标签以及图例,这三个内容也是非常实用并且常用的。...但是对于多个子的场景,我们就不能通过plt来设置title了,而是希望对于每个子都能够设置个单独的title。...(2, 1, 2) ax1.plot(range(10)) ax2.plot(x, y) plt.show() 这里的每个ax都是个subplot的对象,也就代表着每个子。...加上标签的方法也非常简单,和刚才添加title的方式基本样,用xlabel设置x标签,用ylabel设置y标签。比如这样: ? 如果是多个子,我们同样操作subplot这个对象来进行设置。...我们来看这个例子,这个例子是我在matplotlib的官网找到的,它绘制的是x和,函数图像的差别。由于这三张是画在起的,为了能够让读者分辨出究竟什么颜色代表什么函数,所以在左上角标上了图例。 ?

1.8K11
领券