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Matplotlib繪圖雙縱坐標軸設置及控制設置時間格式

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今天利用matplotlib繪圖,想要完成一個雙坐標格式的圖。

 雙y軸坐標軸圖

今天利用matplotlib繪圖,想要完成一個雙坐標格式的圖。 

  1. fig=plt.figure(figsize=(20,15)) 
  2. ax1=fig.add_subplot(111) 
  3. ax1.plot(demo0719['TPS'],'b-',label='TPS',linewidth=2) 
  4. ax2=ax1.twinx()#這是雙坐標關鍵一步 
  5. ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=2)  

橫坐標設置時間間隔 

  1. import matplotlib.dates as mdate 
  2. ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#設置時間標簽顯示格式 
  3. plt.xticks(pd.date_range(demo0719.index[0],demo0719.index[-1],freq='1min'))  

縱坐標設置顯示百分比 

  1. import matplotlib.ticker as mtick 
  2.  
  3. fmt='%.2f%%' 
  4.  
  5. yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt) 
  6.  
  7. ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks) 

 知識點

在matplotlib中,整個圖像為一個Figure對象。在Figure對象中可以包含一個,或者多個Axes對象。每個Axes對象都是一個擁有自己坐標系統的繪圖區域。其邏輯關系如下: 

 一個Figure對應一張圖片。

Title為標題。Axis為坐標軸,Label為坐標軸標注。Tick為刻度線,Tick Label為刻度注釋。

Title為標題。Axis為坐標軸,Label為坐標軸標注。Tick為刻度線,Tick Label為刻度注釋。 

 add_subplot()

  • 官網matplotlib.pyplot.figure
    pyplot.figure()是返回一個Figure對象的,也就是一張圖片。
  • add_subplot(args, *kwargs)

The Axes instance will be returned.

twinx()

  • matplotlib.axes.Axes method2 
  1. ax = twinx() 

create a twin of Axes for generating a plot with a sharex x-axis but independent y axis. The y-axis of self will have ticks on left and the returned axes will have ticks on the right.

意思就是,創建了一個獨立的Y軸,共享了X軸。雙坐標軸!

類似的還有twiny()

ax1.xaxis.set_major_formatter

  • set_major_formatter(formatter)

Set the formatter of the major ticker

ACCEPTS: A Formatter instance

DateFormatter()

  • class matplotlib.dates.DateFormatter(fmt, tz=None)
    這是一個類,創建一個時間格式的實例。

strftime方法(傳入格式化字符串)。

 

  1. strftime(dt, fmt=None) 
  2.  
  3. Refer to documentation for datetime.strftime. 
  4.  
  5. fmt is a strftime() format string. 

 

FormatStrFormatter()

  • class matplotlib.ticker.FormatStrFormatter(fmt)

Use a new-style format string (as used by str.format()) to format the tick. The field formatting must be labeled x

定義字符串格式。

plt.xticks

  • matplotlib.pyplot.xticks(args, *kwargs)
  1. return locs, labels where locs is an array of tick locations and 
  2. # labels is an array of tick labels. 
  3. locs, labels = xticks() 
  4.  
  5. set the locations of the xticks 
  6. xticks( arange(6) ) 
  7.  
  8. set the locations and labels of the xticks 
  9. xticks( arange(5), ('Tom''Dick''Harry''Sally''Sue') ) 

 

代碼匯總

  1. #coding:utf-8 
  2.  
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4.  
  5. import matplotlib as mpl 
  6.  
  7. import matplotlib.dates as mdate 
  8.  
  9. import matplotlib.ticker as mtick 
  10.  
  11. import numpy as np 
  12.  
  13. import pandas as pd 
  14.  
  15. import os 
  16.  
  17. mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標簽 
  18.  
  19. mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負號 
  20.  
  21. mpl.rc('xtick', labelsize=20) #設置坐標軸刻度顯示大小 
  22.  
  23. mpl.rc('ytick', labelsize=20) 
  24.  
  25. font_size=30 
  26.  
  27. #matplotlib.rcParams.update({'font.size': 60}) 
  28.  
  29. %matplotlib inline 
  30.  
  31. plt.style.use('ggplot'
  32.  
  33. data=pd.read_csv('simsendLogConvert_20160803094801.csv',index_col=0,encoding='gb2312',parse_dates=True
  34.  
  35. columns_len=len(data.columns) 
  36.  
  37. data_columns=data.columns 
  38.  
  39. for x in range(0,columns_len,2): 
  40.  
  41. print('第{}列'.format(x)) 
  42.  
  43. total=data.ix[:,x] 
  44.  
  45. print('第{}列'.format(x+1)) 
  46.  
  47. successRate=(data.ix[:,x+1]/data.ix[:,x]).fillna(0) 
  48.  
  49. yLeftLabel=data_columns[x] 
  50.  
  51. yRightLable=data_columns[x+1] 
  52.  
  53. print('------------------開始繪制類型{}曲線圖------------------'.format(data_columns[x])) 
  54.  
  55. fig=plt.figure(figsize=(25,20)) 
  56.  
  57. ax1=fig.add_subplot(111) 
  58.  
  59. #繪制Total曲線圖 
  60.  
  61. ax1.plot(total,color='#4A7EBB',label=yLeftLabel,linewidth=4) 
  62.  
  63. # 設置X軸的坐標刻度線顯示間隔 
  64.  
  65. ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#設置時間標簽顯示格式 
  66.  
  67. plt.xticks(pd.date_range(data.index[0],data.index[-1],freq='1min'))#時間間隔 
  68.  
  69. plt.xticks(rotation=90) 
  70.  
  71. #設置雙坐標軸,右側Y軸 
  72.  
  73. ax2=ax1.twinx() 
  74.  
  75. #設置右側Y軸顯示百分數 
  76.  
  77. fmt='%.2f%%' 
  78.  
  79. yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt) 
  80.  
  81. # 繪制成功率圖像 
  82.  
  83. ax2.set_ylim(0,110) 
  84.  
  85. ax2.plot(successRate*100,color='#BE4B48',label=yRightLable,linewidth=4) 
  86.  
  87. ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks) 
  88.  
  89. ax1.set_xlabel('Time',fontsize=font_size) 
  90.  
  91. ax1.set_ylabel(yLeftLabel,fontsize=font_size) 
  92.  
  93. ax2.set_ylabel(yRightLable,fontsize=font_size) 
  94.  
  95. legend1=ax1.legend(loc=(.02,.94),fontsize=16,shadow=True
  96.  
  97. legend2=ax2.legend(loc=(.02,.9),fontsize=16,shadow=True
  98.  
  99. legend1.get_frame().set_facecolor('#FFFFFF'
  100.  
  101. legend2.get_frame().set_facecolor('#FFFFFF'
  102.  
  103. plt.title(yLeftLabel+'&'+yRightLable,fontsize=font_size) 
  104.  
  105. plt.savefig('D:\\JGT\\Work-YL\\01布置的任務\\04繪制曲線圖和報告文件\\0803\\出圖\\{}-{}'.format(yLeftLabel.replace(r'/',' '),yRightLable.replace(r'/',' ')),dpi=300)  

參考

 

  1. Vami-繪圖: matplotlib核心剖析 
  2. Secondary axis with twinx(): how to add to legend? 

 

 

責任編輯:龐桂玉 來源: segmentfault
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