我如何生成这个图表?

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我如何生成这个图表?

有没有一个库可以用来生成下面的图形?\n[图片链接](https://i.stack.imgur.com/hLOwI.png)\n我目前尝试的最接近的方法是生成两个独立的图形,然后将它们转换为numpy数组图像,然后将它们相加。但是我的解决方案中没有图例。\n

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(range(10),'b')
ax.set_xlabel('A')
ax.set_ylabel('B')
ax.yaxis.set_label_position("right")
ax.spines['bottom'].set_color('blue')
ax.spines['right'].set_color('blue')
ax.xaxis.label.set_color('blue')
ax.yaxis.label.set_color('blue')
ax.tick_params(axis='x', colors='blue')
ax.tick_params(axis='y', colors='blue')
ax.tick_params(right=True, left=False, top=False, labelleft=False, labelright=True)
fig.canvas.draw()
data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(range(10),'r')
ax.set_xlabel('A')
ax.set_ylabel('B')
ax.xaxis.set_label_position("top")
ax.spines['top'].set_color('red')
ax.spines['left'].set_color('red')
ax.xaxis.label.set_color('red')
ax.yaxis.label.set_color('red')
ax.tick_params(axis='x', colors='red')
ax.tick_params(axis='y', colors='red')
ax.tick_params(left=True, right=False, bottom=False, top=True, labeltop=True, labelbottom=False)
fig.canvas.draw()
data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))

\n[图片链接](https://i.stack.imgur.com/hj6NG.png)\n[图片链接](https://i.stack.imgur.com/urIcK.png)

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如何生成这个图?

问题原因:用户想要在同一图中同时显示两个不同范围的数据,并且希望使用不同的颜色来表示不同的数据。

解决方法:用户可以使用matplotlib中的twinx()和twiny()函数来实现这个目的。下面是一个示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = plt.subplot(111)
line1, = ax1.plot(range1, data1, 'r', label='data1-range1')
ax1.set_xlabel('range1')
ax1.set_ylabel('data1')
ax1.xaxis.label.set_color('red')
ax1.yaxis.label.set_color('red')
ax1.tick_params(axis='both', colors='red')
_temp = ax1.twinx()
ax2 = _temp.twiny()
ax2.set_xlabel('range2')
line2, = ax2.plot(range2, data2, 'b', label='data2-range2')
ax2.tick_params(axis='x', colors='blue')
ax2.xaxis.label.set_color('blue')
_temp.tick_params(axis='y', colors='blue')
_temp.set_ylabel('data2', rotation=-90, labelpad=10, color='blue')
ax2.spines['left'].set_color('red')
ax2.spines['top'].set_color('blue')
ax2.spines['bottom'].set_color('red')
ax2.spines['right'].set_color('blue')
plt.legend([line1, line2], ['range1-data', 'range2-data2'], loc='lower right')
plt.show()

这段代码首先创建了一个图形对象fig,并在该对象上创建了一个子图ax1。然后,使用ax1.plot()函数绘制了第一个数据集,使用红色表示,并设置了相关的标签和颜色。接着,通过ax1.twinx()创建了一个与ax1共享y轴的双y轴对象_temp,并使用_temp.twiny()创建了一个与_temp共享x轴的双x轴对象ax2。然后,使用ax2.plot()函数绘制了第二个数据集,使用蓝色表示,并设置了相关的标签和颜色。最后,使用ax2.spines[]设置了边框的颜色,并使用plt.legend()添加了图例。最后,使用plt.show()函数显示了图形。

通过使用twinx()和twiny()函数,用户可以在同一图中显示两个不同范围的数据,并使用不同的颜色进行标识。

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