Pandas 子图中的条形图和标签
Pandas Bar Plot and Labels in Subplots
df=pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
x=[1,2,3,4,5]
y=[1,4,9,16,25]
fig, axes = plt.subplots(figsize=(8,8),nrows=2, ncols=2)
ax1=plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(x,y)
#ax2=plt.subplot(2,2,2)
df["b"].plot(ax=axes[0,1], kind='bar', grid=True)
df["c"].plot(ax=axes[1,0], kind='bar', grid=True)
df["d"].plot(ax=axes[1,1], kind='bar', grid=True)
ax1.grid(True)
ax1.set_ylabel('Test')
ax1.set_xlabel('Test2')
#ax2.set_ylabel('Test')
如何为子图中的条形图添加轴标签?请注意,我在测试时注释掉了 ax2=plt.subplot(2,2,2) 但这会完全擦除条形图并添加标签。为什么要这样做,我该如何解决这个问题?以下是 ax2 的输出...未注释。
据我了解,您不需要 ax1
和 ax2
。你最好使用坐标轴网格:
fig, axes = plt.subplots(figsize=(8,8),nrows=2, ncols=2)
axes[0,0].plot(x,y)
df["b"].plot(ax=axes[0,1], kind='bar', grid=True)
df["c"].plot(ax=axes[1,0], kind='bar', grid=True)
df["d"].plot(ax=axes[1,1], kind='bar', grid=True)
axes[0,0].grid(True)
axes[0,0].set_ylabel('Test')
axes[0,0].set_xlabel('Test2')
axes[0,1].set_ylabel('Test')
输出:
df=pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
x=[1,2,3,4,5]
y=[1,4,9,16,25]
fig, axes = plt.subplots(figsize=(8,8),nrows=2, ncols=2)
ax1=plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(x,y)
#ax2=plt.subplot(2,2,2)
df["b"].plot(ax=axes[0,1], kind='bar', grid=True)
df["c"].plot(ax=axes[1,0], kind='bar', grid=True)
df["d"].plot(ax=axes[1,1], kind='bar', grid=True)
ax1.grid(True)
ax1.set_ylabel('Test')
ax1.set_xlabel('Test2')
#ax2.set_ylabel('Test')
如何为子图中的条形图添加轴标签?请注意,我在测试时注释掉了 ax2=plt.subplot(2,2,2) 但这会完全擦除条形图并添加标签。为什么要这样做,我该如何解决这个问题?以下是 ax2 的输出...未注释。
据我了解,您不需要 ax1
和 ax2
。你最好使用坐标轴网格:
fig, axes = plt.subplots(figsize=(8,8),nrows=2, ncols=2)
axes[0,0].plot(x,y)
df["b"].plot(ax=axes[0,1], kind='bar', grid=True)
df["c"].plot(ax=axes[1,0], kind='bar', grid=True)
df["d"].plot(ax=axes[1,1], kind='bar', grid=True)
axes[0,0].grid(True)
axes[0,0].set_ylabel('Test')
axes[0,0].set_xlabel('Test2')
axes[0,1].set_ylabel('Test')
输出: