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,将一个透明的子图放在另一个子图的顶部

matplotlib是一个Python的数据可视化库,用于创建静态、动态和交互式的图表。它提供了一种简单而灵活的方式来可视化数据和结果。

在matplotlib中,可以使用子图(subplot)来将多个图表组合在一起。要将一个透明的子图放在另一个子图的顶部,可以使用add_subplot()方法创建两个子图对象,并使用set_alpha()方法设置透明度。

下面是一个示例代码:

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

# 创建第一个子图
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], 'r-', label='Line 1')
ax1.set_xlabel('X axis')
ax1.set_ylabel('Y axis')

# 创建第二个子图,并设置透明度
ax2 = fig.add_subplot(111, frame_on=False)
ax2.set_alpha(0.5)

# 在第二个子图上绘制内容
ax2.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], 'g--', label='Line 2')
ax2.set_ylabel('Y axis (transparent)')

# 合并两个子图的图例
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines + lines2, labels + labels2)

plt.show()

在这个例子中,我们创建了一个包含两个子图的图表。第一个子图(ax1)绘制了红色实线,第二个子图(ax2)绘制了绿色虚线,并设置了透明度为0.5。最后,我们使用legend()方法将两个子图的图例合并在一起。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(CVM)和云数据库MySQL。腾讯云服务器提供了可靠的云计算基础设施,可以满足各种规模和需求的应用程序部署和运行。云数据库MySQL是一种高性能、可扩展的关系型数据库服务,适用于各种在线应用和大数据分析场景。

腾讯云服务器产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云数据库MySQL产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Matplotlib绘制显示到Tkinter中(详细教程)

,结束绘制.这里让它等于第一个点也就是闭合了,才构成图形 ] # 序列解包再zip重组,指令放在一起,坐标放在一起(得到两个元组) codes, verts = zip(*path_data) #...Matplotlib绘制显示到Tkinter中 tkinter是python一个GUI库,有时候PC端UI界面上需要显示复杂时候就会用到这点。...) a = f.add_subplot(111) # 添加:1行1列第1个 # 生成用于绘sin数据 x = np.arange(0, 3, 0.01) y = np.sin(2 * np.pi...* x) # 在前面得到图上绘图 a.plot(x, y) # 绘制图形显示到tkinter:创建属于rootcanvas画布,并将f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg...plt.figure(num=2,figsize=(16,12),dpi=80,facecolor="pink",edgecolor='green',frameon=True) #创建一副

3.6K31

数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(二)

plt.subplots 通过pltsubplots方法创建绘图区域,该方法返回一个元组。如果是一个子绘图对象,那么返回一个axes坐标系对象。...# 两行两列一个 plt.plot(x, x) plt.title('第一个子') plt.legend(["$y=x$"]) #第二个子 fg.add_subplot(2, 2, 2)...# 两行两列第二个 plt.plot(x, x**2) plt.title("第二个子") plt.legend(["$y=x^{2}$"], loc=4) #第三个子 fg.add_subplot...(2, 2, 3) # 获取当前坐标对象 ax = plt.gca() # 这里获取是这个子坐标对象, 也就是把这个子坐标轴改变 # 设置X轴刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position..., 也就是把这个子坐标轴改变 # 设置X轴刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置Y轴刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position

1.4K40

有这5小段代码在手,轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib

以颜色分组散点图 加入新维度:圆圈大小 现在来写代码。首先导入Matplotlibpyplot库,并命名为plt。使用 plt.subplots()命令创建一个。...x轴和y轴数据传递给相应数组x_data和y_data,然后数组和其他参数传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置点大小、颜色和alpha透明度,甚至y轴设置成对数坐标。...有些人可能会认为,必须要制作两个独立直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上,有更好方法:用不同透明度实现直方图叠加。比如下图,均匀分布透明度设置为0.5,以便看清后面的正态分布。...如图所示,两组关系其一是分数与组(组G1,G2,...等)关系,其二是用颜色区分性别之间关系。代码中,y_data_list是一个列表,其中又包含多个子列表,每个子列表代表一个组。...对每个列表赋予x坐标,循环遍历其中个子列表,设置成不同颜色,绘制出分组柱状。 堆积柱状,适合可视化含有分类分类数据。下面这张是用堆积柱状展示日常服务器负载情况统计。

1.3K60

这5小段代码轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib

首先导入Matplotlibpyplot库,并命名为plt。使用 plt.subplots()命令创建一个。...x轴和y轴数据传递给相应数组x_data和y_data,然后数组和其他参数传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置点大小、颜色和alpha透明度,甚至y轴设置成对数坐标。...有些人可能会认为,必须要制作两个独立直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上,有更好方法:用不同透明度实现直方图叠加。比如下图,均匀分布透明度设置为0.5,以便看清后面的正态分布。...如图所示,两组关系其一是分数与组(组G1,G2,...等)关系,其二是用颜色区分性别之间关系。代码中,y_data_list是一个列表,其中又包含多个子列表,每个子列表代表一个组。...对每个列表赋予x坐标,循环遍历其中个子列表,设置成不同颜色,绘制出分组柱状。 ? 堆积柱状,适合可视化含有分类分类数据。下面这张是用堆积柱状展示日常服务器负载情况统计。

96030

机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建

前言: matplotlib是python最常用绘图库,能帮你画出美丽各种 导入 包含了中文显示,屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...['axes.unicode_minus'] = False 画出第一个图形 figure图形,画每个只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin...image.png 创建一个figure中显示多个图片 面向过程方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...() plt.subplot(221)#第一个子 plt.plot(x1,y1,'ro--') plt.subplot(223) plt.plot(x2,y2,'bo-')#第二个子 plt.show...image.png 后记: 线图先到这,还有柱状,散点图,3d等待续…… 你可能感冒文章: 我机器学习numpy篇 我机器学习pandas篇 我机器学习微积分篇

1.4K60

万字长文盘点pythonMatplotlib使用 | 【推荐收藏】

想成矩阵,那么子就是矩阵中元素,因此可像定义矩阵那样定义子 - (行数、列数、第几个子)。...这两个子类似于一个列向量 subplot(2,1,1) 是第一幅 subplot(2,1,2) 是第二幅 声明完后,下面所有代码就只在这幅图上生效,直到声明下一幅。 2×1 ? ?...这两个子类似于一个行向量 subplot(1,2,1) 是第一幅 subplot(1,2,2) 是第二幅 2×2 ? ?...另外 patch alpha 设为 0 使其完全透明,就是为了有些标签在交界处还能显示出来。感兴趣同学可以把 alpha 设成 1 看看上图变成什么样子了。...用两幅。 ? ? S&P500 量纲都是千位数,而 VIX 量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一条水平线一样。

2.9K21

【干货】一文掌握Matplotlib使用方法

想成矩阵,那么子就是矩阵中元素,因此可像定义矩阵那样定义子 - (行数、列数、第几个子)。...这两个子类似于一个列向量 subplot(2,1,1) 是第一幅 subplot(2,1,2) 是第二幅 声明完后,下面所有代码就只在这幅图上生效,直到声明下一幅。 2×1 ? ?...这两个子类似于一个行向量 subplot(1,2,1) 是第一幅 subplot(1,2,2) 是第二幅 2×2 ? ?...另外 patch alpha 设为 0 使其完全透明,就是为了有些标签在交界处还能显示出来。感兴趣同学可以把 alpha 设成 1 看看上图变成什么样子了。...用两幅。 ? ? S&P500 量纲都是千位数,而 VIX 量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一条水平线一样。

2.2K31

数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形 2.1 单行垂直/水平条形 2.2 多行条形 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子 4....# 绘制 df 第一列折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为: 1.3 绘制多列折线图 df 四列分别放在个子图上 # 折线图| # df 四列分别放在个子图上...df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为: df 四列分别放在一个图上 # 折线图|绘制 df 全部列折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x...3个子 df3.diff().hist(alpha=0.5, bins=20, figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 4....总结 关于pandas可视化用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。

3K20

深度讲解Matplotlib

想成矩阵,那么子就是矩阵中元素,因此可像定义矩阵那样定义子 - (行数、列数、第几个子)。...这两个子类似于一个列向量 subplot(2,1,1) 是第一幅 subplot(2,1,2) 是第二幅 声明完后,下面所有代码就只在这幅图上生效,直到声明下一幅。 2×1 ? ?...这两个子类似于一个行向量 subplot(1,2,1) 是第一幅 subplot(1,2,2) 是第二幅 2×2 ? ?...另外 patch alpha 设为 0 使其完全透明,就是为了有些标签在交界处还能显示出来。感兴趣同学可以把 alpha 设成 1 看看上图变成什么样子了。...用两幅。 ? ? S&P500 量纲都是千位数,而 VIX 量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一条水平线一样。

1.9K41

数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子

有时,并排比较不同数据视图会很有帮助。为此,Matplotlib 具有概念:可以在单个图形中一起存在较小轴域分组。这些可能是插图,绘图网格或其他更复杂布局。...在本节中,我们探讨在 Matplotlib 中创建四个例程。...例如,我们可以通过x和y位置设置为 0.65(也就是说,从图形宽度 65% 和高度 65% 开始),x和y范围为 0.2(即轴域大小是图形宽度 20% 和高度 20%),在另一个轴域右上角创建一个插入轴域...plt.subplot:简单网格 对齐列或行是一个常见需求,Matplotlib 有几个便利例程,使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot(),它在网格中创建一个子。...为此,plt.subplots()是更容易使用工具(注意subplots末尾s)。 该函数不创建单个子,而是在一行中创建完整网格,并在 NumPy 数组中返回它们。

1K30

盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

想成矩阵,那么子就是矩阵中元素,因此可像定义矩阵那样定义子 - (行数、列数、第几个子)。...这两个子类似于一个列向量 subplot(2,1,1) 是第一幅 subplot(2,1,2) 是第二幅 声明完后,下面所有代码就只在这幅图上生效,直到声明下一幅。 2×1 ? ?...这两个子类似于一个行向量 subplot(1,2,1) 是第一幅 subplot(1,2,2) 是第二幅 2×2 ? ?...另外 patch alpha 设为 0 使其完全透明,就是为了有些标签在交界处还能显示出来。感兴趣同学可以把 alpha 设成 1 看看上图变成什么样子了。...用两幅。 ? ? S&P500 量纲都是千位数,而 VIX 量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一条水平线一样。

2.1K40

使用 matplotlib 两种姿势

数据准备 首先我们看到目标输出图片是一个画布上分为四个模块,分别是直方图、散点图、折线图、柱状。下面这部分代码,分别是为这 4 张准备数据。...# 创建一个画布 # figsize表示画布横纵尺寸 # dpi表示清晰度(数值越大越清晰) fig = plt.figure(figsize=(15,8),dpi=120) # 在画布上创建 4 个子...fig.add_subplot(2,2,3) ax4 = fig.add_subplot(2,2,4) # 用 data1 数据在第一个子图上创建折线图 # color 折线颜色 # linestyle...和 data3_2 在第三个子图上创建散点图 ax3.scatter(data3_1,data3_2,color='k') # 用 data4_1 和 data4_2 在第三个子图上创建柱状 ax4...) pyplot 风格实现 plt.figure(figsize=(15,8),dpi=120) # 编辑第一个子 plt.subplot(221) plt.title("折线图") plt.plot

53720

matplotlib共享轴艺术:揭秘并规避图形遮挡策略

然而,在处理多子共用坐标轴(即共享轴)时,如何避免不同间因轴线重叠造成视觉信息遮挡问题呢?本文深入剖析这一常见痛点,并为您提供一些解决思路。...但实践中我们往往会遇到这样尴尬局面:当两个或多个子共享x轴或y轴时,某些重要部分可能被轴标签、刻度标记等元素所遮挡,影响了数据表现力和可读性。...二、解决之道:精细化调整与布局优化 自动调整边距(tight_layout): matplotlib提供了plt.tight_layout()方法,它能自动调整间距以及四周边距,以适应各种轴标签...plt.tight_layout() plt.show() 手动设置间距(subplots_adjust): 对于更精细控制,可以通过plt.subplots_adjust()函数自定义顶部...隐藏特定子轴标签: 当某个子轴标签与其他重复时,可以选择性地隐藏这些非必需轴标签,以保持图表简洁而不失信息完整性。

6110
领券