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ROOT-画双Y轴图表

线宽：-- 绘制目标：在同一张图上绘制两组数据，X坐标相同，但Y数据特征完全不同；第二组数据展示右侧Y轴，颜色用红色；添加辅助线；添加Legend（图例）。...deg_num]; Double_t x[deg_num], counts_y[deg_num]; Double_t ene_y[deg_num];...=g1_ymax-g1_ymin; doublenewbb=(bb-g1_ymin)/g1_y_len*(ymax-ymin)+ymin; doublenewdd=(dd-g1_ymax)/g1_y_len...deg_num]; Double_t x[deg_num], counts_y[deg_num]; Double_t ene_y[deg_num];...->GetBinContent(i+1); ene_y[i]=eneid/((1-cos(x[i]/180.

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python双Y轴

., np.e, 0.01) y1 = np.exp(-x) y2 = np.log(x) fig = plt.figure() sns.set_style('white') ax1 = fig.add_subplot...(111) ax1.plot(x, y1) ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)') ax1.set_title("Double Y axis") ax2 = ax1...="blue", linewidth=2.0, linestyle="--", label="cos") ax_1.legend(loc="upper left", shadow=True) # 设置Y轴...green", linewidth=2.0, linestyle="-", label="sin") ax_2.legend(loc="upper right", shadow=True) # 设置Y轴...set_ylabel("siny") ax_2.set_ylim(-2.0, 2.0) ax_2.set_yticks(np.linspace(-2, 2, 9, endpoint=True)) # 设置X轴(

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Python-matplotlib双Y轴可视化绘制

最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法？...总结：Python-matplotlib 绘制双Y轴的关键就是使用Axes.twinx()方法再次添加一个绘图对象，再把要绘制的对象在此绘图对象上绘制即可,其他和正常的matplotlib语法一样。...ggplot2-sec.axis()绘制双轴在介绍完Python-matplotlib 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双Y轴，由于绘制上面的可视化结果较为繁琐，这里我们直接生成样例数据进行双...Y轴的讲解。...总结本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴。

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Python-R-双Y轴可视化绘制

最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法？...总结：Python-matplotlib 绘制双Y轴的关键就是使用Axes.twinx()方法再次添加一个绘图对象，再把要绘制的对象在此绘图对象上绘制即可,其他和正常的matplotlib语法一样。...ggplot2-sec.axis()绘制双轴在介绍完Python-matplotlib 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双Y轴，由于绘制上面的可视化结果较为繁琐，这里我们直接生成样例数据进行双...Y轴的讲解。...总结本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴。

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Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的示例代码

Matplotlib安装 pip3 install matplotlib#python3 双X轴的可以理解为共享y轴 ax1=ax.twiny() ax1=plt.twiny() 双Y轴的...left_on='no',right_on='no',how='inner') #绘图 fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(20, 300)) ax.grid() #画网格...x=total.index-1 #为什么+1，因为对不齐，所以使用时根据情况编写 y=total['var1'] ax.plot(x,y,'k--o',alpha=0.5) #画折线图 ax.set_xlim...=15) #重点 ax1=ax.twinx() #这个是能够实现双y轴的重点，共享x轴；还有一种是双x轴的图表换成ax.twiny() y1=total[['adopt','reject']]...总结到此这篇关于Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib 曲线图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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五分钟入门数据可视化

在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。...seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame...seaborn 直方图： 直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，这个小区间也叫作“箱子”，然后在每个“箱子”内用矩形条（bars）展示该箱子的箱子数（也就是 y 值），这样就完成了对数据集的直方图分布的可视化...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...= [5, 4, 8, 12, 7] # 用 Matplotlib 画条形图 plt.bar(x, y) plt.show() # 用 Seaborn 画条形图 sns.barplot(x, y) plt.show

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【好久不见】细评python绘制双y轴图的几种方法

双y轴图在实际科研过程中比较常见。但我们常常会为了要把某个图形置于顶层，又或者是要把某个图形对应的y轴固定在某一侧而感到烦恼。别怕，今天这篇推文将会解决你的疑虑！...首先，我们先来绘制一个正常的双y轴图。从图中可以看到，红色的三角函数是在底层，而蓝色的直线是在顶层。...，虽然图形的显示层级(底层和顶层)发生了变化，但y轴也随之发生了对调。...有没有什么方法可以让让y轴固定不动的同时，显示层级发生变化呢？下面这个方法3在方法1的基础上，给出了facecolor的妙用。...那就是在方法2的基础上，通过 ax.yaxis.tick_left() 和 ax.yaxis.tick_right()对调两个y轴的label。

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Day4.五种常见图形的绘制

='scatter') plt.show() 用seaborn画图时，使用函数 sns.jointplot(x, y,data=None, kind=‘scatter’) 画散点图。...我们可以看到两张图的区别：matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形，而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签；seaborn还展示散点图还给出了两组数据（变量）的分布情况。...直方图 直方图( histogram )将横坐标等分成一定数量的小区间，在小区间内填充图形，它的高度是y值。特点是用来绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布状况(统计)。...plt.bar(x, height)函数，参数x代表x轴的类别，height是y轴的数值 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x,y) plt.show #...在Python数据可视化中，主要用Matplotlib的pie函数来绘制。

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-Day3.常见图形不同绘制方式

我们可以看到两张图的区别：matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形，而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签；seaborn还展示散点图还给出了两组数据（变量）的分布情况。 ?...--sns.jointplot(x, y,data=None, kind=‘scatter’)--> 画散点图。其中x,y是data中的下标，data就是我们要传入的数据。...直方图 直方图( histogram )将横坐标等分成一定数量的小区间，在小区间内填充图形，它的高度是y值。特点是用来绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布状况(统计)。...# plt.bar(x, height)函数，参数x代表x轴的类别，height是y轴的数值 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x,y) plt.show...在Python数据可视化中，主要用Matplotlib的pie函数来绘制。

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Python数据可视化的10种技能

='x') plt.show() # 用 Seaborn 画散点图 df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}) sns.jointplot(x="x", y="y", data...在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...你可以看出这两个图示的结果是完全一样的，只是在 seaborn 中标记了 x 和 y 轴的含义。 ?...直方图 直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，这个小区间也叫作“箱子”，然后在每个“箱子”内用矩形条（bars）展示该箱子的箱子数（也就是 y 值），这样就完成了对数据集的直方图分布的可视化...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。

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Python 数据可视化,常用看这一篇就够了

文章目录前言可视化视图分为 4 类，散点图折线图 直方图 条形图箱线图饼图热力图蜘蛛图二元变量分布成对关系总结前言如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析...df = pd.DataFrame({ 'x': x, 'y': y}) sns.lineplot(x="x", y="y", data=df) plt.show() 直方图 直方图是比较常见的视图...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...= [5, 4, 8, 12, 7] # 用Matplotlib画条形图 plt.bar(x, y) plt.show() # 用Seaborn画条形图 sns.barplot(x, y) plt.show...在 Python 数据可视化中，它用的不算多。我们主要采用 Matplotlib 的 pie 函数实现它。

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python 画条形图(柱状图)实例

竖放条形图画条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], **kwargs) x 数组，每个条形的横坐标 height 个数或一个数组...waters 里的饮用水， index_male + bar_width/2 为横坐标轴刻度的位置 plt.ylabel('购买量') # 纵坐标轴标题 plt.title('购买饮用水情况的调查结果...补充知识：Python 条形图与直方图有非常大的区别区别：首先，条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的； 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率...# y：条形图的高度 # width：条形图的宽度默认是0.8 # bottom：条形底部的y坐标值默认是0 # align：center / edge 条形图是否以x轴坐标为中心点或者是以x轴坐标为边缘...以上这篇python 画条形图(柱状图)实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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matplotlib入门

，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； These objects set the scale and limits and generate ticks (the...基本流程： 1.导入依赖 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np 2.定义x轴和y轴数据 x = np.linspace(0,20,200...x轴的刻度范围 plt.ylim(30,60) # y轴的刻度范围 plt.legend(labels='p',loc = 'upper right') # 显示图例 plt.show() # 基本案例...) plt.ylabel('我是$Y$轴') plt.plot(x,y1,'r-',label='$y_1=sin(x)$') plt.plot(x,y2,'b:',label='$y_2=cos(x...# zs 为组数， zdir为哪个轴充当z轴 ax4.bar(left = x,height = y,zs=z,zdir='y') ax4.set_xlabel('x',fontsize

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1，Kalman滤波器参数如何选取

plt.ylabel('电压') # 设置y轴标签 # plt.title(title) plt.savefig(title) # 画滤波值的方差 title...i]:.4f}') # plot ax1.legend(loc = 'upper right') ax1.grid() ax1.set_ylabel('方差') # 设置y轴标签...斜体 ax1.set_xlabel('时间') # 设置x轴标签 # ax1.set_ylabel('$\mathregular{Voltage^2}$') # 设置y轴标签去除斜体...= markers[3], color = colors[3]) ax2.grid() ax2.set_ylabel('方差', fontsize = 'small') # 设置y轴标签...ax1.set_ylabel('统计距离') # 设置y轴标签 ax1.set_ylim([-0.1, 7]) ax1.grid() # 子图，由于参数4对应的方差太大

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盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

整套 Python 盘一盘系列目录如下： Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy (上) 科学计算之...y：字符串格式，数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z：字符串格式，数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text：字符串格式，数据帧用于显示文字的列标签 gridcolor：字符串格式...secondary_y：字符串格式，数据帧中用于第二个 y 轴变量的列标签 secondary_y_title：字符串格式，用于设置第二个 y 轴标题 subplots：布尔格式，如果 True 则画子图...可视图四只股票价格折线图，在 x 轴、y 轴和图上列出标题。...') 画四只股票日收益率的堆叠直方图。

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最强的Python可视化神器，建议一试！

而且还是支持在线编辑，以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也很简单，直接用pip install plotly就可以了。....png 折线图随机设置4个参数，一个x轴的数字和三个y轴的随机数据，制作出三种不同类型的图。...直方图是我们比较常用的一种图形，plotly绘制直方图的方式跟我们在pandas里面设置的有点类似，他们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。...上面的制图只是plotly的冰山一角，都是一些最基本的用法，它还有很多很酷的用法和图形，尤其是跟pandas结合画的图非常漂亮。...比如一些股票的K线图，大家有兴趣可以研究研究~链接在此：https://plot.ly/python/ 原文链接：https://www.jianshu.com/p/e5fb1b5c0957

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pytorch学习笔记（八）：PytTorch可视化工具 visdom

和一个可供选择的 tensor X 用来指定对应的 x轴的值; X可以是一个长度为N的tensor（这种情况下，M条线共享同一个 x轴），也可以是形状和Y一样的tensor。...table options.rownames : 包含y轴标签的table plot.bar 条形图wiki 这个函数可以画正常的，堆起来的，或分组的的条形图。...Y(tensor, optional):形状 N，指定对应的x轴的值。...wiki 这个函数用来画指定数据的直方图。...X保存了构建直方图的值。

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R绘图-ggplot2(1)

以克拉(carat)数为X轴变量，价格(price)为Y轴变量。...p <- ggplot(data = small, mapping = aes(x = carat, y = price)) ##上面这行代码把数据映射XY坐标轴上，需要告诉ggplot2，这些数据要映射成什么样的几何对象...="identity") #柱状图和直方图是很像的，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图。...我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图，填充颜色或者按比例画图，它们是高度一致的。...密度函数图 #说到直方图，就不得不说密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象，geom_histogram告诉ggplot要画直方图，而geom_density则说我们要画密度函数图

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手把手教你用Python画直方图：其实跟柱状图完全不同

导读：直方图和柱状图都是数据分析中非常常见、常用的图表，由于两者外观上看起来非常相似，也就难免造成一些混淆。此前我们曾在《柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别？怎样用Python绘制？》...一文中带大家了解了柱状图，今天我们再来讲讲直方图。作者：屈希峰，资深Python工程师，知乎多个专栏作者来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...` ) : 直方x轴右侧边界 top (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 直方y轴顶部边界 bottom (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) : 直方y轴底部边界其他参数（**kwargs）说明。...y_range_name (str) : y轴范围名称 level (Enum) : 图元渲染级别代码示例 2-46 import numpy as np import scipy.special

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-Day2.零基础如何绘制数据可视化图形

--> 今天我们要来了解折线图，散点图，条形图，直方图，饼图和器特点。...Matplotlib，它是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。只需几行代码即可生成绘图，直方图，条形图,散点图等。..., 13] # 传入x和y, 通过plot画折线图 plt.plot(x, y, color='red',alpha=0.5,linestyle='--',linewidth=3) plt.show...“for i in x”是一个循环，作用是表明y轴数值产生随机数的次数，次数由x轴上数值的个数决定。运行结果： ? 绘制x轴和y轴的刻度 ?...plt.yticks(range(min(y),max(y)+1),y_ticks_label)中，y_ticks_label表示y轴刻度产生的次数。

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