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Python matplotlib怎么画双X轴和双Y轴？
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本文主要介绍了使用Matplotlib模块经常遇到的一些情况，包括 绘制子图、设置图像背景、设置字体、设置标注、坐标轴显示设置、绘制两个y轴的图像 。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
# # 去除警告日志提醒的显示
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6.0, 3.0)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimSun'] #指定默认字体 SimHei为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 100 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率1. 绘制子图
1.1 一般子图
x=np.arange(1,100)
plt.figure(figsize=(6,6)) # 设置画布大小
plt.subplot(221, # 定义2行2列4个图，并画第1幅折现图
polar=False, # 是否为极坐标形式，默认为False
ymargin=0.1
# plt.subplots_adjust() 设置子图的位置
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, # 这几个参数控制图片在画布中的位置
wspace=0.3, hspace=0.3) # 设置子图之间的行间距和列间距
plt.plot(x,x*x)
plt.xlabel('abc')
plt.subplot(222) # 画第2幅散点图
plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))
plt.subplot(223) # 画第3幅饼图
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)
plt.pie(sizes, labels=labels,
colors=['red','blue','green', 'yellow'], # 颜色设置
shadow=True, # 阴影显示
labeldistance = 1.1, # 设置label距图的距离
autopct="%.2f%%", # 设置百分比的显示
startangle=150, # 旋转角度
explode = explode, # 哪一个部分要凸显出来
textprops={'fontsize':10} # 设置字体大小
plt.subplot(224) # 画第4幅柱形图
plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()
1.2 不规则子图
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221) # 定义2行2列4个图，并画第1幅折现图
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, # 这几个参数控制图片在画布中的位置
wspace=0.3, hspace=0.5)
plt.plot(x,x*x)
plt.subplot(222) # 画第2幅散点图
plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))
plt.subplot(212) # 将画布重新定义为2行1列，并画第2幅图
plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()
2. 设置图像背景
很多情况下画出的图片需要时透明背景，或者是特定颜色的背景，保证引用到其他文件(如word、PPT等)时更加美观。
2.1 透明背景
# 可以直接再保存图片设置transparent=True
plt.plot(x,x*x)
plt.savefig('123.png', transparent=True)
plt.show()
2.2 特定颜色背景
plt.rcParams['axes.edgecolor']='#000000' # 设置图框外背景颜色
plt.rcParams['axes.facecolor']='#FFFF00' # 设置图框内背景颜色
plt.rcParams['savefig.facecolor']='#FFFFFF' # 设置图像保存时颜色
plt.plot(x,x*x)
plt.savefig('123.png')
plt.show()
3. 设置字体
3.1 设置全局字体
font = {
'family':'SimSun', # 设置中文字体
# 黑体：SimHei;微软雅黑：Microsoft YaHei;宋体：SimSun;新宋体：NSimSun；楷体 ： KaiTi；
'size':'10', # 设置字号
plt.rc("font",**font)
plt.title('设置全局字体')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()
3.2 设置局部字体
font = {'family':'SimSun', # 设置中文字体
# 黑体：SimHei;微软雅黑：Microsoft YaHei;宋体：SimSun;新宋体：NSimSun；楷体 ： KaiTi；
'size':'15' # 设置字号
plt.title('设置全局字体',fontdict=font)
plt.plot(x,x*x)
plt.show()
4. 设置标注
x = np.arange(0, 6)
y = x * x
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.ylim(-2, 30)
for xy in zip(x, y):
plt.annotate("(%s,%s)" % xy, # 设置标注的内容(字符串)
xy=xy, # 为被注释的坐标点
xytext=(-20, 20), # 注释内容的坐标点(相对于被注释点)
textcoords='offset pixels', # 设置注释文本的坐标系属性
c='r', # 设置标注颜色
fontsize=10 # 设置标注字体大小
plt.show()
5. 坐标轴显示设置
# 4个边框显示设置
plt.plot(x,x*x)
plt.xticks(ticks=np.arange(1, 10, 1), # 设置x坐标轴的坐标值
labels=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', # 将ticks设置的坐标值改为labels的列表
'g', 'h', 'i', 'j', 'k'],
c='black', # 设置坐标值的颜色
rotation=30, # 设置x轴的倾斜角度
fontsize=15 # 设置坐标值大小
plt.yticks(ticks=np.arange(0, 200, 20))
plt.tick_params(labelsize = 15, # 设置坐标值的大小(x方向和y方向同时设置
colors='gold', # 同时设置坐标值和刻度线的颜色
width=1 # 设置刻度线的宽度
ax = plt.gca() # 获取边框对象，方便后面操作
ax.spines["right"].set_color("white") # 设置右侧颜色(当颜色和背景相同，边框就相当于消失了)
ax.spines["left"].set_color("orange") # 修改左侧颜色
ax.spines["top"].set_color("yellow") # 修改上边颜色
ax.spines["bottom"].set_color("purple") # 修改下边颜色
# ax.spines["right"].set_visible(False) # 隐藏掉右侧边框，还可以将right替换为left,top,bottom
plt.show()
6. 两个y轴
一幅图有两个y轴其实是两幅图的叠加，并且公用一个x轴，所有使用的是 matplotlib.axes.Axes.twinx() 这个函数，因为是两幅图的重叠，所以在显示一些信息(如标注信息)会出现重叠，解决的方法是设置图例的位置坐标，保证不被覆盖。
x = np.arange(1, 11, 1)
y1 = np.random.uniform(10, 20, size=10)
y2 = np.random.uniform(10, 20, size=10)
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_xlabel('x轴') # 画第一组数据，使用左侧的y轴信息
ax1.set_ylabel('y1')
ax1.bar(x, y1, color='b',label='y1数据')
ax1.tick_params(axis='y')
ax1.set_xticks(x) # 设置x轴坐标
ax1.set_ylim(0, 25) # 调整左侧y轴的范围
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), # 设置图例的位置坐标，保证不被掩盖
fontsize=10, # 设置图例字体大小
frameon=False) # 不显示图例边框
ax2 = ax1.twinx() # 再次设置一个x轴，画第二组数据
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('y2')
ax2.plot(x, y2, color='r',label='y2数据')
ax2.tick_params(axis='y')
ax2.set_ylim(0, 25) # 调整右侧y轴的范围