1樓：方朔成思
用hold on 讓後續的資料都畫在當前figure中，hold off解除
2樓：匿名使用者
例如，plt.bar(值,height=+y)
plt.bar(值,height=-y)
python matplotlib模組 如何畫兩張圖出來
3樓：以你之姓
python matplotlib模組 如何畫兩張圖出來的方法：
**如下所示：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#建立自變數陣列
x= np.linspace(0,2*np.pi,500)#建立函式值陣列
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x*x)
#建立圖形
plt.figure(1)
'''意思是在一個2行2列共4個子圖的圖中，定位第1個圖來進行操作（畫圖）。
最後面那個1表示第1個子圖。那個數字的變化來定位不同的子圖'''#第一行第一列圖形
ax1 = plt.subplot(2,2,1)#第一行第二列圖形
ax2 = plt.subplot(2,2,2)#第二行
ax3 = plt.subplot(2,1,2)#選擇ax1
plt.sca(ax1)
#繪製紅色曲線
plt.plot(x,y1,color='red')#限制y座標軸範圍
plt.ylim(-1.2,1.2)
#選擇ax2
plt.sca(ax2)
#繪製藍色曲線
plt.plot(x,y2,'b--')
plt.ylim(-1.2,1.2)
#選擇ax3
plt.sca(ax3)
plt.plot(x,y3,'g--')
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.show()
附上效果圖。
4樓：大話殘劍
結果不同，需要plt.figure()清空畫板，**如下：
import matplotlib.pyplot as plt
def p_cpuline(cpulist):
plt.figure()
plt.plot(cpulist)
plt.xlabel('t/s')
plt.title(u"1111", fontproperties='simhei')
plt.ylabel(u'百分比',fontproperties='simhei')
plt.savefig('g:/tl.png')
#plt.show()
plt.close(0)
def p_menline(menlist):
plt.figure()
plt.plot(menlist)
plt.xlabel('t/s')
plt.title(u"222", fontproperties='simhei')
plt.ylabel(u'%',fontproperties='simhei')
plt.savefig('g:/t2.png')
#plt.show()
mem_list = [1,2,3,4,5,4,3,2,1]
cpu_list = [4,3,2,1,0,1,2,3,4]
p_menline(mem_list)
p_cpuline(cpu_list)
python的 matplotlib畫圖，怎麼把子圖的每個橫座標顯示出來？ 5
5樓：匿名使用者
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 用來正常顯示中文標籤
plt.rcparams['axes.unicode_minus'] = false # 用來正常顯示負號
fig = plt.figure(figsize=(20, 20), dpi=80)
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
x = range(5)
y = [2, 2, 5, 2, 4]
s = ['數量1', '數量2', '數量3', '數量4', '數量5']
plt.bar(x, y, width=0.5)
plt.xticks(x, s, rotation=270)
plt.xlabel('資料情況' )
plt.ylabel('數量（個）')
for xl, yl in zip(x, y):
plt.text(xl, yl+0.3, str(yl), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
plt.bar(range(4), [3, 4,2,3], width=0.3)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
plt.bar(range(4), [3, 4,2,3], width=0.3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
plt.bar(range(4), [3, 4,2,3], width=0.3)
plt.show()
6樓：匿名使用者
ax = subplots(nrows,ncols,sharex,sharey,squeeze,subplot_kw,gridspec_kw,**fig_kw)
建立畫布和子圖。
nrows和ncols表示將畫布分割成幾行幾列 ，
sharex和sharey表是共用xy軸的設定。
squeeze bool
a.預設引數為true：額外的維度從返回的axes(軸)物件中擠出，對於n*1或1*n個子圖，返回一個1維陣列，對於n*m，n>1和m>1返回一個2維陣列。
b.為false，不進行擠壓操作：返回一個元素為axes例項的2維陣列，即使它最終是1x1。
subplot_kw:字典型別，可選引數。把字典的關鍵字傳遞給add_subplot()來建立每個子圖。
subplot_kw:字典型別，可選引數。把字典的關鍵字傳遞給add_subplot()來建立每個子圖。
gridspec_kw:字典型別，可選引數。把字典的關鍵字傳遞給gridspec建構函式建立子圖放在網格里(grid)。
**fig_kw：把所有詳細的關鍵字引數傳給figure()函式。
可見你沒有辦法單獨設定某個子圖的ax的。
7樓：匿名使用者
首先你得把**放上來，別人才能回答呀
8樓：匿名使用者
我也表示想知道，你解決了嗎
9樓：匿名使用者
在python中使用matplotlib畫圖，預設橫座標都是由小到大(1,2,3,4,5)，但我現在專案特殊需求，想讓橫座標值由大到小逆序顯示(5,4,3,2,1)，如何實現呢？
import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()
ax1 = plt.subplot(121)ax2 = plt.subplot(122)xlist = [1,2,3,4,5]
ylist = [10,20,30,40,50]plt.sca(ax1)
plt.title("test x label")plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plot1, = plt.plot(xlist,ylist,'ro')
plt.show()
用python的matplotlib繪圖怎樣實現x軸上同一位置，但是是刻度值不同？
10樓：匿名使用者
用label試試看。
11樓：匿名使用者
設定軸刻度的取值範偉
python matplotlib怎麼讓x軸只顯示固定個數的標籤
12樓：ice傻西
plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3]）
3是每隔3個顯示一次，你要顯示6個自行計算
13樓：匿名使用者
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
#演示matplotlib中設定座標軸主刻度標籤和次刻度標籤.
#對於次刻度顯示,如果要使用預設設定只要matplotlib.pyplot.minorticks_on()
from pylab import *
from matplotlib.ticker import multiplelocator
from matplotlib.ticker import formatstrformatter
#將x主刻度標籤設定為20的倍數(也即以 20為主刻度單位其餘可類推)
xmajorlocator = multiplelocator(20);
#設定x軸標籤文字的格式
xmajorformatter = formatstrformatter('%3.1f')
#將x軸次刻度標籤設定為5的倍數
xminorlocator = multiplelocator(5)
#設定y 軸的主刻度間隔及相應的刻度間隔顯示格式
#將y軸主刻度標籤設定為1.0的倍數
ymajorlocator = multiplelocator(1.0)
#設定y軸標籤文字的格式
ymajorformatter = formatstrformatter('%1.1f')
#將此y軸次刻度標籤設定為0.2的倍數
yminorlocator = multiplelocator(0.2)
t = arange(1.0, 100.0, 1)
s=t*exp(-t*1.3)+2*sqrt(t)
#注意:一般都在ax中設定,不再plot中設定
ax = subplot(111)
plot(t,s,'--r*')
#設定主刻度標籤的位置,標籤文字的格式
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorlocator)
ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorformatter)
ax.yaxis.set_major_locator(ymajorlocator)
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorformatter)
#顯示次刻度標籤的位置,沒有標籤文字
ax.xaxis.set_minor_locator(xminorlocator)
ax.yaxis.set_minor_locator(yminorlocator)
ax.xaxis.grid(true, which='major') #x座標軸的網格使用主刻度
ax.yaxis.grid(true, which='minor') #y座標軸的網格使用次刻度
show()
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