matplotlib 畫雙軸子圖無法顯示x軸的解決方法
主要問題
1.介紹
如題,畫雙軸子圖不能顯示 x-軸坐標(biāo)軸標(biāo)簽,似乎 “雙軸”與“子圖”存在沖突有關(guān),當(dāng)前版本是 anaconda 3.7.4。比較奇葩的是 我家里的電腦,3.7.3 卻沒這個(gè)問題。但我把公司電腦換成 3.7.3 問題依舊,崩潰。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt a = pd.date_range('2020-07-01','2020-07-20') b = [2,3,4,5,7,9,20,20,11,13,1,2,3,9,23,2,6,7,7,7] c = [0.20,0.1,0.13,0.1,0.2,0.3,0.9,0.23,0.2,0.6,0.7,0.7,0.7,0.2,0.3,0.4,0.5,0.7,0.9,0.2] data = pd.DataFrame({'a':a,'b':b,'c':c}) data = data.groupby(['a'])['b','c'].sum() nrow = 2 ncol = 1 fig = plt.figure(figsize=(ncol*10,nrow*4)) ax_1 = plt.subplot2grid((nrow, ncol), (0, 0), colspan=1, rowspan=1,facecolor = 'black') ax_2 = plt.subplot2grid((nrow, ncol), (1, 0), colspan=1, rowspan=1,facecolor = 'black') data['b'].plot(ax = ax_1,color = 'r') data['c'].plot(ax = ax_1.twinx(),color = 'y')
2.只畫雙軸,正常顯示
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt a = pd.date_range('2020-07-01','2020-07-20') b = [2,3,4,5,7,9,20,20,11,13,1,2,3,9,23,2,6,7,7,7] c = [0.20,0.1,0.13,0.1,0.2,0.3,0.9,0.23,0.2,0.6,0.7,0.7,0.7,0.2,0.3,0.4,0.5,0.7,0.9,0.2] data = pd.DataFrame({'a':a,'b':b,'c':c}) data = data.groupby(['a'])['b','c'].sum() nrow = 1 ncol = 1 fig = plt.figure(figsize=(ncol*10,nrow*4)) ax_1 = plt.subplot2grid((nrow, ncol), (0, 0), colspan=1, rowspan=1,facecolor = 'black') # ax_2 = plt.subplot2grid((nrow, ncol), (1, 0), colspan=1, rowspan=1,facecolor = 'black') data['b'].plot(ax = ax_1,color = 'r') data['c'].plot(ax = ax_1.twinx(),color = 'y')
3.只畫子圖,也能正常顯示
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt a = pd.date_range('2020-07-01','2020-07-20') b = [2,3,4,5,7,9,20,20,11,13,1,2,3,9,23,2,6,7,7,7] c = [0.20,0.1,0.13,0.1,0.2,0.3,0.9,0.23,0.2,0.6,0.7,0.7,0.7,0.2,0.3,0.4,0.5,0.7,0.9,0.2] data = pd.DataFrame({'a':a,'b':b,'c':c}) data = data.groupby(['a'])['b','c'].sum() nrow = 2 ncol = 1 fig = plt.figure(figsize=(ncol*10,nrow*4)) ax_1 = plt.subplot2grid((nrow, ncol), (0, 0), colspan=1, rowspan=1,facecolor = 'black') ax_2 = plt.subplot2grid((nrow, ncol), (1, 0), colspan=1, rowspan=1,facecolor = 'black') data['b'].plot(ax = ax_1,color = 'r') data['c'].plot(ax = ax_2,color = 'y')
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