首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在twiny()轴上设置标签时,Matplotlib会挤压轴标签

在使用Matplotlib绘制图表时,可以使用twiny()函数创建一个共享x轴的次坐标轴。当我们在次坐标轴上设置标签时,Matplotlib会默认将标签挤压在主坐标轴的标签下方。

为了解决这个问题,我们可以通过以下步骤来设置标签并避免挤压:

  1. 创建主坐标轴和次坐标轴:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots()  # 创建主坐标轴
ax2 = ax1.twiny()  # 创建次坐标轴
  1. 在次坐标轴上绘制数据:
代码语言:txt
复制
ax2.plot(x, y2, color='red', label='次坐标轴数据')
  1. 设置次坐标轴的标签和刻度:
代码语言:txt
复制
ax2.set_xlabel('次坐标轴标签')
ax2.set_xticks(xticks)  # 设置次坐标轴刻度
ax2.set_xticklabels(xticklabels)  # 设置次坐标轴刻度标签

通过以上步骤,我们可以在次坐标轴上设置自定义的标签,并避免标签挤压的问题。

在腾讯云的产品中,与云计算相关的推荐产品是腾讯云的云服务器(CVM)和弹性公网IP(EIP)。云服务器提供了强大的计算能力和可靠的云端硬件资源,可以满足各种应用场景的需求。弹性公网IP则为云服务器提供了公网访问能力,使得云服务器可以通过公网IP地址进行访问和通信。

腾讯云云服务器(CVM)产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cvm

腾讯云弹性公网IP(EIP)产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/eip

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Matplotlib绘图基础

---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x和y、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图...为图添加标题:title 图上添加文字: figtext 轴系列上添加文字:text 设置网格: grid 设置多重绘图:hold 使用紧密布局:tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...:tick_params / ticklabel_format 设置最小刻度:minorticks_off / minorticks_on 多个子图上方绘制超级标题:suptitle 为图表添加数据表...:table 共享x或y:twinx / twiny 设置x/y标签:xlabel / ylabel 设置x/y极限:xlim / ylim 设置x/y刻度:xticks / yticks 3.1.2...属性获取函数 获取系列:gca 获取图表:gcf 获取图表标签:get_figlabels 获取图表数目:get_fignums 3.1.3 辅助线函数 水平竖直线:axhline / axvline

2.9K70

【python绘图】matplotlib基本使用(含实例)

虽然用第一种调用函数的方法写起来快,但是使用第二种方式功能更全。...我个人一把在用jupyter做数据分析使用函数的方法直接调用;在做python桌面程序的时候用到matplotlib时会使用第二种方法。...x 标签 plt.ylabel() # 设置 y 标签 plt.title() # 设置标题 2.显示刻度 plt.xticks() 3.显示图例 plt.legend() 4.显示图像 plt.show...=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ---- 坐标-Axis #添加坐标标签: ax.set_xlabel("x标签") ax.set_ylabel("y标签...如果想在子图上新添加坐标,可以使用ax. twinx()或者ax. twiny()或者ax.secondary_xaxis。其实就是原子图的基础又添加了一个子图,不过子图默认只显示坐标

1.1K80
  • python绘图与数据可视化(二)

    ,也称为域区,或者绘图区; Axis:指坐标系中的垂直与水平,包含的长度大小(图中轴长为 7)、标签(指 x ,y)和刻度标签; Artist:您在画布看到的所有元素都属于 Artist...Matplotlib subplot()函数用法详解 使用 Matplotlib 绘图,我们大多数情况下,需要将一张画布划分为若干个子区域,之后,我们就可以在这些区域绘制不用的图形。...当对 3D 图像进行设置增加一个 z ,此时使用 set_zlim() 可以对 z 进行设置。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是数据点的标记,Matplotlib 能够自动的 x 、y 绘制出刻度。...#Matplotlib中文乱码 #当不对 Matplotlib 进行设置,而直接使用中文,绘制的图像会出现中文乱码。

    15110

    使用Matplotlib绘制图的常见问题和答案

    Matplotlib是最受欢迎的二维图形库,但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例标签名称?如何设置刻度线?如何将刻度更改为对数刻度?如何在我的图中添加注释和箭头?...import matplotlib.pyplot as plt Jupyter Notebook中,你可以在下面加入这一行,这样你就不必每次都想要制作一个图都调用plt.show()。...alpha的设置范围为0到1,其中0表示完全透明,1表示不透明。 plt.plot(x,y,alpha= 0.1) 下图说明了alpha为0.9、0.5和0.1透明度的情况。 ?...如果图例未自动显示图表,则可以使用以下代码显示图例。 plt.legend() 问:如何更改图例出现位置?...plt.savefig('plot1.jpg') 注意 如果你的Jupyter Notebook中有大量的图,你的Notebook变得非常慢,我参与项目遇到过这种情况。

    10.7K31

    绘制双坐标

    双坐标图作为常用的可视化方式之一,可以同一张图中同时展示两个不同范围的数据,示例如下 ?...对于该函数而言,还可以使用数字来指定第二个坐标的位置,对于y而言,0对应最左侧,1对应最右侧,用法如下 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax...该函数的返回值就是一个axes对象,可以借此来设置坐标的一些属性,基本用法如下 >>> fig, ax = plt.subplots() >>> ax.plot([1, 2, 3, 4]) >>> ax1...twin系列函数 和seconday_xaxis类似,该系列也是包含了twinx和twiny两个函数, 其作用是拷贝生成一个新的axes对象,twinx生成的新axes与原来的axes共享x,而twiny...通过两个axes的叠加,可以轻松实现双坐标,而且不同的axes绘图使用不同的数据,更加的方便直观。

    1.5K40

    【数据可视化】Matplotlib 从入门到精通学习笔记

    2) 美工层美工层是结构中的第二层,它提供了绘制图形的元素的给各种功能,例如,绘制标题、标签、坐标刻度等。...,也称为域区,或者绘图区;Axis:指坐标系中的垂直与水平,包含的长度大小(图中轴长为 7)、标签(指 x ,y)和刻度标签;Artist:您在画布看到的所有元素都属于 Artist 对象...当对 3D 图像进行设置增加一个 z ,此时使用 set_zlim() 可以对 z 进行设置。...,Matplotlib 能够自动的 x 、y 绘制出刻度。...## twinx() twiny()一些应用场景中,有时需要绘制两个 x 或两个 y ,这样可以更直观地显现图像,从而获取更有效的数据。

    5.3K31

    Excel制作 项目里程碑图

    准备表格 A列日期、B列milestone、C列是 里程碑文字显示的位置(高度,负数显示在下面)、D列是X日期显示的高度。 ? 2、插入图表第1个系列 选取(C列) - 插入 - 簇状柱形图 ?...然后右键【选择数据】- 水平(分类)标签 ,选日期列, ? 点击X的日期,再点击文本选项选择 No Fill ,把X的日期隐藏, ?...4、添加日期和文字 选取x,右键 - 添加数据标签 - 再选取数字标签 - 右键设置数据标签格式 ? - 显示类别名称 - 把位置设置为靠下 ?...添加里程碑文字: -选取柱子 - 添加数据标签 ? 再选中数字 - 右键设置数字标签格式 - 显示单元格的值 - 选取B列 - 把值选项去掉。 ?...5、美化图表 删除多余的X、网格线,更改背景色,最后的效果如下图所示 ? 注意: milestone 的时间间隔根据总体的时间长度来的,如果相邻时间太近就会有点

    5.2K10

    万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

    前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在设置主刻度和副刻度的长度和宽度...此外我们没有设置图的尺寸,像素、线的颜色宽度、坐标的刻度和标签、图例、标题等等,所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。...现在横轴的刻度标签都是日期,比数字刻度带来的信息多;而 spx 图离顶部也有空间,看起来没那么。 2.6 设置刻度和标签 ? ? 横轴日期隔得有点开,而且只有年月,没有日。 没有日?...第 11 行在这些「数值刻度」标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来相互重叠非常难看。...计算一天的收益率需要两天的价格,因此用 p_NVDA 计算 r_NVDA 丢失最新一天的数据,因此我们用 date[1:] 作为 r_NVDA 的行标签 (index)。

    3K21

    深度讲解Matplotlib

    前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在设置主刻度和副刻度的长度和宽度...此外我们没有设置图的尺寸,像素、线的颜色宽度、坐标的刻度和标签、图例、标题等等,所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。...现在横轴的刻度标签都是日期,比数字刻度带来的信息多;而 spx 图离顶部也有空间,看起来没那么。 2.6 设置刻度和标签 ? ? 横轴日期隔得有点开,而且只有年月,没有日。 没有日?...第 11 行在这些「数值刻度」标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来相互重叠非常难看。...计算一天的收益率需要两天的价格,因此用 p_NVDA 计算 r_NVDA 丢失最新一天的数据,因此我们用 date[1:] 作为 r_NVDA 的行标签 (index)。

    1.9K41

    盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

    前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在设置主刻度和副刻度的长度和宽度...此外我们没有设置图的尺寸,像素、线的颜色宽度、坐标的刻度和标签、图例、标题等等,所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。...现在横轴的刻度标签都是日期,比数字刻度带来的信息多;而 spx 图离顶部也有空间,看起来没那么。 2.6 设置刻度和标签 ? ? 横轴日期隔得有点开,而且只有年月,没有日。 没有日?...第 11 行在这些「数值刻度」标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来相互重叠非常难看。...计算一天的收益率需要两天的价格,因此用 p_NVDA 计算 r_NVDA 丢失最新一天的数据,因此我们用 date[1:] 作为 r_NVDA 的行标签 (index)。

    2.1K40

    【干货】一文掌握Matplotlib的使用方法

    前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在设置主刻度和副刻度的长度和宽度...此外我们没有设置图的尺寸,像素、线的颜色宽度、坐标的刻度和标签、图例、标题等等,所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。...现在横轴的刻度标签都是日期,比数字刻度带来的信息多;而 spx 图离顶部也有空间,看起来没那么。 2.6 设置刻度和标签 ? ? 横轴日期隔得有点开,而且只有年月,没有日。 没有日?...第 11 行在这些「数值刻度」标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来相互重叠非常难看。...计算一天的收益率需要两天的价格,因此用 p_NVDA 计算 r_NVDA 丢失最新一天的数据,因此我们用 date[1:] 作为 r_NVDA 的行标签 (index)。

    2.3K31

    python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)方式

    matplotlib画二维图像,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。...此时的x和y都是只显示偶数,其它的奇数未显示,这样展示实验效果或放入文章中都会影响其可读性。 为了设置坐标的值,增加其可读性,有多种方法。...该例子中,明显看到locs和labels的关系,locs表示位置,labels决定这些位置标签,labels的默认值为和locs相同。...另外,通过第1个参数locs可以看出,xticks()函数还可以用来设置使xticks隐藏,即将空数组赋予它,则没有tick显示x,此处参考:x数值隐藏。...对于第一个例子,如果希望y的刻度线也显示1到12所有的整数,则将lens(1,13,1)赋予yticks()的locs参数即可: import numpy as np import matplotlib.pyplot

    23.7K20

    数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(一)

    Notebook 中画图,将图形直接嵌 Notebook 页面中,有两种展现形式: %matplotlib notebook 会在 Notebook 中启动交互式图形。...脚本中画图,显示图形的时候必须使用 plt.show() 和 plt.show()启动一个事件循环(event loop),并找到所有当前可用的图形对象,然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。...设置figure(画布)大小共有两种方式: 调用plt.figure()显示创建figure对象,通过figsize参数指定,单位为英寸。...更多颜色名称可参见:颜色对照表 设置标签 横轴和竖注明名称以及数量单位。...标签、刻度与标签的相关说明 当一张figure画布,只有一个图的时候,通过如下方式设置: plt.xlabel 设置x标签说明。 plt.xticks 设置x的刻度标签

    3.7K40

    Python可视化,matplotlib 入门最佳练习

    最近在整理 matplotlib 入门所需核心知识点,顺带编写各种练习,其中主要关注如何获得快速自学 matplotlib 的思路。...接下来就是我要介绍的,如何利用 matplotlib 的帮助,推测出我们需要的方法 ---- 各种细节的调整 首先,我们希望调整 x 刻度标签的显示角度。... matplotlib 中对应这些概念: :axis 刻度:tick 标签:label 通常我们的操作都是基于 axes ,因为我们总是操作某个图表。...,因此当你使用其他风格,可能导致默认图表颜色改变的情况。...以后使用调色板,我们尝试动态从调色板取出标记颜色(上面的橙色与红色) 再设置一下 x、y 的名字与整个图表的标题。

    1K30

    Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

    从入门到精通系列第4篇,本文介绍了Matplotlib的Figure和Axes的文本设置,Tick的文本设置,legend图例设置,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。...', bbox={'facecolor': 'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10}) # 画布添加文本,一般子图上添加文本是更常见的操作,这种方法很少用...其中xlabel即为标签内容, fontdict和**kwargs用来修改样式,一小节已介绍, labelpad为标签和坐标的距离,默认为4, loc为标签位置,可选的值为’left’, ‘center...y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) # 使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置的例子,该案例中由于tick设置过大,所以影响绘图美观,不建议用此方式进行设置...以下面的代码为例,使用legend方法,我们可以手动传入两个变量,句柄和标签,用以指定条目中的特定绘图对象和显示的标签值。

    21430

    ChatGPT 高级数据分析用于自定义 Matplotlib 测井图

    使用Matplotlib和ChatGPT高级数据分析插件创建测井图 当我开始Medium写文章,我专注于如何使用Matplotlib创建基本的测井图,并如何使用Python处理测井数据。...基本,测井图包含多个子图,通常被称为迹道。每个迹道中,绘制了不同的科学测量值,这些值可以一起用于对地下结构进行解释。每个测量都是相对于y的深度进行绘制的。...将两条线移动到同一子图上 测井图上,常见的是同一迹道上绘制体积密度(RHOB)和中子孔隙度(NPHI)。由于这两个曲线具有不同的刻度,我们需要将其中一条放在次要x。...ChatGPT已经成功将NPHI曲线放在与RHOB相同的子图上,并将其放在次要x。然而,子图的标签彼此重叠,不清楚刻度属于哪条曲线。 此外,现在子图上有两组网格线,可能会引起混淆。...我没有预料到结果这样,但这确实使我们能够轻松地将标签与正确的曲线关联起来。 因此,基于ChatGPT更改标签颜色,我们可以将其作为灵感来改变其余标签以匹配曲线的颜色。

    13510

    纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)

    进行设置,需要在Jupyter notebook中执行以下语句: %matplotlib notebook 00 简明matplotlib API入门 使用matplotlib,我们使用以下的导入惯例...▲图5 没有内部子图间隔的数据可视化 你可能注意到标签是存在重叠的。matplotlib并不检查标签是否重叠,因此类似情况下你需要通过显式指定刻度位置和刻度标签的方法来修复标签。...传入参数的情况下调用,并设置参数值(例如plt.xlim([0, 10])会将x的范围设置为0到10)。 所有的这些方法都会在当前活动的或最近创建的AxeSubplot生效。...设置标题、标签、刻度和刻度标签 为了讲解的自定义,我会生成一个简单图表,并绘制随机漫步(参考图8): In [37]: fig = plt.figure() In [38]: ax = fig.add_subplot...我们可以使用set_xlim和set_ylim方法手动设置图表的边界,而不是使用matplotlib的默认设置。最后,ax.set_title图表添加了一个主标题。

    4.6K21

    Matplotlib 中文用户指南 3.5 艺术家教程

    域也拥有辅助方法,用于设置和装饰 x 和 y 的刻度、刻度标签标签: xtext = ax.set_xlabel('my xdata') # returns a Text instance ytext...实例 yaxis matplotlib.axis.YAxis实例 容器 matplotlib.axis.Axis实例处理刻度线,网格线,刻度标签标签的绘制。...你可以分别为y配置左和右刻度,为x分别配置和下刻度。...Tick包含刻度和网格线的实例,以及侧和下侧刻度的标签实例。 每个都可以直接作为Tick的属性访问。此外,也有用于确定上标签和刻度是否对应x,以及右标签和刻度是否对应y的布尔变量。...label2On 确定是否绘制次刻度标签的布尔值 这里是个例子,使用美元符号设置右侧刻度,并在y右侧将它们设成绿色。

    2.4K20

    超硬核的 Python 数据可视化教程!

    第三步是第二步的基础,为了使图形更加清晰明了,做的修饰工作。具体参数都可以制图函数中找到。...刻度,标签和图例 plt的xlim、xticks和xtickslabels方法分别控制图表的范围和刻度位置和刻度标签。 调用方法不带参数,则返回当前的参数值;调用时带参数,则设置参数值。...设置标题,标签,刻度以及刻度标签 fig = plt.figure();ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum...','four','five']) #设置刻度标签 ax.set_title('My first Plot') #设置标题 ax.set_xlabel('Stage') #设置标签 Text(0.5,0...:Y使用对数标尺 DataFrame.plot方法的参数 DataFrame除了Series中的参数外,还有一些独有的选项。

    5K51
    领券