前言
Matplotlib绘制出的图形中会存在一些问题，例如：如何绘制双Y轴坐标系？如何去掉图形默认的边框？以及如何移动坐标到指定位置？下面我们就来看看如何解决
1️⃣twinx()函数
双y轴绘制的关键函数：twinx()。
twinx()函数表示共享x轴，共享表示的就是x轴使用同一刻度线。
使用这个Axes坐标轴实例去调用twinx()函数，从而实现两个Y轴共享一个X轴的效果。
使用add_subplot添加了Axes坐标轴实例。
%matplotlib inline import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt x = range(1,8) y = [17, 13, 18, 15, 16, 11, 10] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #windows下使用这种方法 fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) ax = fig.add_subplot(111) lin1 = ax.plot(x,y,label='开盘价',color='red') ax.legend(loc=0) ax.set_ylabel("开盘价(元)") ax.set_xlabel("日期") plt.show()
因为，我们会使用这个Axes坐标轴实例去调用twinx()函数，从而实现两个Y轴共享一个X轴的效果。
ax2 = ax.twinx()
ax.twinx()是在ax的坐标轴内创建一个共享X轴的的坐标轴实例。
%matplotlib inline import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt x = range(1,8) y = [17, 13, 18, 15, 16, 11, 10] z=[11,19,7,2,12,86,16] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #windows下使用这种方法 fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) ax = fig.add_subplot(111) lin1 = ax.plot(x,y,label='开盘价',color='red') ax.legend() ax.set_ylabel("开盘价(元)") ax.set_xlabel("日期") ax2=ax.twinx() lin2=ax.plot(x,z,label='收盘价',color='blue') ax2.legend() ax2.set_ylabel('收盘价',) #合并图列 lns = lin1+lin2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax2.legend(lns,labs) plt.show()
✨效果
合并图例的方法就是仅使用一个轴的legend()函数。
lin1和lin2分别是两个绘图方法plot()的返回值，即折线对象。需要注意的是，lin1和lin2的类型是list。
legend()方法可以指定图例中有哪些值，
第一个参数lns表示将图中的多个线以列表的形势传进去，
第二个参数labs表示将图例的名字以列表的形势传进去。
2️⃣去边框
上图中，一个是Matplotlib默认绘制出的图像，另一个是修改了Matplotlib的一些默认显示方式。
Matplotlib在绘制图形的时候会默认显示上面和右侧的边框，以及坐标轴的颜色默认是黑色。
如果想要去掉默认的边框，通过plt.gca()获得当前的Axes对象
ax = plt.gca()
使用spines属性获取到对应的边框。
ax.spines['right']
right右边框、left左边框、top上边框、bottom下边框。
通过set_color(‘none’)方法可以设置边框的颜色。
ax.spines['right'].set_color('none')
对于颜色的设置，none表示无色，也可以用red、blue等样式的英语单词或者是十六进制的颜色值#0000FF。
import matplotlib.pyplot as plt y = range(0,14,2) x = [-3,-2,-1,0,1,2,3] # 获得当前图表的图像 ax = plt.gca() # 设置图型的包围线 ax.spines['right'].set_color('none') #ax.spines['top'].set_color('none') #ax.spines['bottom'].set_color('red') #ax.spines['left'].set_color('#0000FF') plt.plot(x,y) plt.show()
我们已经成功的设置边框的颜色，但是还有一个问题就是坐标轴的交叉点也是默认设置的。
3️⃣移动坐标轴
如果想要X轴的0点，和Y轴的0点交叉，需要使用set_position方法移动坐标轴的位置。
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
设置底边的移动范围，移动到Y轴的0位置
data:移动轴的位置到交叉轴的指定坐标。
运行下面的代码，移动X轴和Y轴到（0，0）点。
尝试下面的代码，移动X轴和Y轴到（0，0）点。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = range(0,14,2) # x轴的位置 x = [-3,-2,-1,0,1,2,3] # plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) # 获得当前图表的图像 ax = plt.gca() # 设置图型的包围线 ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.spines['bottom'].set_color('blue') ax.spines['left'].set_color('red') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 2)) ax.spines['left'].set_position(('data', 1)) plt.plot(x,y) plt.show()
✨效果
