Python画两个x轴

A. 用python的matplotlib绘图怎样实现x轴上同一位置，但是是刻度值不同

用label试试看。

B. python matplotlib如何画共x轴的图

用hold on 让后续的数据都画在当前figure中，hold off解除

C. python中使用plt.bar画出的图横坐标是1-10的，我如何画出2,4,6,8这样空两个的横坐标

最简单的柱状代码应该是这样的

# coding: utf-8

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randint(0, 10, size=10)
y = np.random.randint(100, 1000, size=10)

plt.bar(x, y)
plt.show()

D. python pandas.DataFrame.plot()画出来的图如何显示x轴出来。

df.reset_index()
详细用法见文档
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.reset_index.html

E. python中plot怎么设置横纵坐标名称

用plot画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1,13,1)

y = range(1,13,1)

plt.plot(x,y)

plt.show()

此时的x轴和y轴都是只显示偶数，其它的奇数未显示，这样在展示实验效果或放入文章中都会影响其可读性。

为了设置坐标轴的值，增加其可读性，有多种方法。这里介绍的是matplotlib的函数xticks()和yticks()。

(5)Python画两个x轴扩展阅读

基本用法：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴上的数据:从-3到3，总共有50个点

x = np.linspace(-1, 1, 50)

# 定义一个线性方程

y1 = 2 * x + 1

# 定义一个二次方程

y2 = x ** 2

# 设置x轴的取值范围为：-1到2

plt.xlim(-1, 2)

# 设置y轴的取值范围为：-1到3

plt.ylim(-1, 3)

# 设置x轴的文本，用于描述x轴代表的是什么

plt.xlabel("I am x")

# 设置y轴的文本，用于描述y轴代表的是什么

plt.ylabel("I am y")

plt.plot(x, y2)

# 绘制红色的线宽为1虚线的线条

plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')

# 显示图表

plt.show()

F. python3 matplotlib画两个折线图，X轴相同，Y轴生成了两种刻度，怎么处理

你的memo和cpui里面是字符串，不是数字
将memo.append(init_data[])改为memo.append（int(init_data[])），cpui做类似变动
open默认是以字符串格式读取txt中的数据
望君有所获!

G. 怎样用python画一个以时间为横坐标的图

1. 前言

当日期数据作为图表的坐标轴时通常需要特殊处理，应为日期字符串比较长，容易产生重叠现象

2. 设定主/次刻度

2.1 引用库

from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,YEARLY1

2.2 获取每月/周/日数据

获取每月一日数据

monthdays = MonthLocator()1

获取每周一的日期数据

mondays = WeekdayLocator(MONDAY) # 主要刻度12

获取每日数据

alldays = DayLocator() # 次要刻度12

2.3 设定主/次刻度

ax.xaxis.set_major_locator(mondays)
ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)12

2.4 设定格式

mondayFormatter = DateFormatter('%Y-%m-%d') # 如：2-29-2015
dayFormatter = DateFormatter('%d') # 如：12

ax.xaxis.set_major_formatter(mondayFormatter)1234

3. 字符串旋转

for label in ax1.get_xticklabels(): label.set_rotation(30) label.set_horizontalalignment('right')123

4. 效果

H. python matplotlib画的图坐标轴重叠，如何解决

1.tight_layout命令：主要用于自动调整绘图区的大小及间距，使所有的绘图区及其标题、坐标轴标签等都可以不重叠的完整显示在画布上。

2.使用方法：fig.tight_layout()

效果如图：

3.此外

tight_layout命令还有三个关键字参数：pad、w_pad、h_pad。

• pad用于设置绘图区边缘与画布边缘的距离大小

• w_pad用于设置绘图区间水平距离的大小

• h_pad用于设置绘图区间垂直距离的大小

使用方法：

fig.tight_layout(pad=0.4, w_pad=3.0, h_pad=3.0)

效果如下：

I. python matplotlib模块 如何画两张图出来

python matplotlib模块 如何画两张图出来的方法：

代码如下所示：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#创建自变量数组

x= np.linspace(0,2*np.pi,500)

#创建函数值数组

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

y3 = np.sin(x*x)

#创建图形

plt.figure(1)

'''

意思是在一个2行2列共4个子图的图中，定位第1个图来进行操作（画图）。

最后面那个1表示第1个子图。那个数字的变化来定位不同的子图

'''

#第一行第一列图形

ax1 = plt.subplot(2,2,1)

#第一行第二列图形

ax2 = plt.subplot(2,2,2)

#第二行

ax3 = plt.subplot(2,1,2)

#选择ax1

plt.sca(ax1)

#绘制红色曲线

plt.plot(x,y1,color='red')

#限制y坐标轴范围

plt.ylim(-1.2,1.2)

#选择ax2

plt.sca(ax2)

#绘制蓝色曲线

plt.plot(x,y2,'b--')

plt.ylim(-1.2,1.2)

#选择ax3

plt.sca(ax3)

plt.plot(x,y3,'g--')

plt.ylim(-1.2,1.2)

plt.show()

附上效果图。