Matplotlib绘图双纵坐标轴设置及控制设置时间格式

 双y轴坐标轴图

今天利用matplotlib绘图，绘图想要完成一个双坐标格式的双纵设置时间图。 

fig=plt.figure(figsize=(20,坐标轴设置及15)) ax1=fig.add_subplot(111) ax1.plot(demo0719[TPS],b-,label=TPS,linewidth=2) ax2=ax1.twinx()#这是双坐标关键一步 ax2.plot(demo0719[successRate]*100,r-,label=successRate,linewidth=2)  

横坐标设置时间间隔 

import matplotlib.dates as mdate ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter(%Y-%m-%d %H:%M:%S))#设置时间标签显示格式 plt.xticks(pd.date_range(demo0719.index[0],demo0719.index[-1],freq=1min))  

纵坐标设置显示百分比 

import matplotlib.ticker as mtick fmt=%.2f%% yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt) ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks) 

 知识点

在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。控制在Figure对象中可以包含一个，格式或者多个Axes对象。绘图每个Axes对象都是双纵设置时间一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下： 

 一个Figure对应一张图片。坐标轴设置及

Title为标题。控制Axis为坐标轴，格式Label为坐标轴标注。b2b供应网绘图Tick为刻度线，双纵设置时间Tick Label为刻度注释。坐标轴设置及

Title为标题。控制Axis为坐标轴，格式Label为坐标轴标注。Tick为刻度线，Tick Label为刻度注释。 

 add_subplot()

官网matplotlib.pyplot.figure

pyplot.figure()是返回一个Figure对象的，也就是一张图片。 add_subplot(args, *kwargs)

The Axes instance will be returned.

twinx()

matplotlib.axes.Axes method2  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，服务器托管创建了一个独立的Y轴，共享了X轴。双坐标轴!

类似的还有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)

这是一个类，创建一个时间格式的实例。

strftime方法(传入格式化字符串)。

strftime(dt, fmt=None) Refer to documentation for datetime.strftime. 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

定义字符串格式。

plt.xticks

matplotlib.pyplot.xticks(args, *kwargs) # return locs, labels where locs is an array of tick locations and # labels is an array of tick labels. locs, labels = xticks() # set the locations of the xticks xticks( arange(6) ) # set the locations and labels of the xticks xticks( arange(5), (Tom, Dick, Harry, Sally, Sue) ) 

代码汇总

#coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import matplotlib.dates as mdate import matplotlib.ticker as mtick import numpy as np import pandas as pd import os mpl.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei] #用来正常显示中文标签 mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=False #用来正常显示负号 mpl.rc(xtick, labelsize=20) #设置坐标轴刻度显示大小 mpl.rc(ytick, labelsize=20) font_size=30 #matplotlib.rcParams.update({font.size: 60}) %matplotlib inline plt.style.use(ggplot) data=pd.read_csv(simsendLogConvert_20160803094801.csv,index_col=0,encoding=gb2312,parse_dates=True) columns_len=len(data.columns) data_columns=data.columns for x in range(0,columns_len,2): print(第{}列.format(x)) total=data.ix[:,x] print(第{}列.format(x+1)) successRate=(data.ix[:,x+1]/data.ix[:,x]).fillna(0) yLeftLabel=data_columns[x] yRightLable=data_columns[x+1] print(------------------开始绘制类型{}曲线图------------------.format(data_columns[x])) fig=plt.figure(figsize=(25,20)) ax1=fig.add_subplot(111) #绘制Total曲线图 ax1.plot(total,color=#4A7EBB,label=yLeftLabel,linewidth=4) # 设置X轴的坐标刻度线显示间隔 ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter(%Y-%m-%d %H:%M:%S))#设置时间标签显示格式 plt.xticks(pd.date_range(data.index[0],data.index[-1],freq=1min))#时间间隔 plt.xticks(rotation=90) #设置双坐标轴，右侧Y轴 ax2=ax1.twinx() #设置右侧Y轴显示百分数 fmt=%.2f%% yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt) # 绘制成功率图像 ax2.set_ylim(0,110) ax2.plot(successRate*100,color=#BE4B48,label=yRightLable,linewidth=4) ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks) ax1.set_xlabel(Time,fontsize=font_size) ax1.set_ylabel(yLeftLabel,fontsize=font_size) ax2.set_ylabel(yRightLable,fontsize=font_size) legend1=ax1.legend(loc=(.02,.94),fontsize=16,shadow=True) legend2=ax2.legend(loc=(.02,.9),fontsize=16,shadow=True) legend1.get_frame().set_facecolor(#FFFFFF) legend2.get_frame().set_facecolor(#FFFFFF) plt.title(yLeftLabel+&+yRightLable,fontsize=font_size) plt.savefig(D:\\JGT\\Work-YL\\01布置的任务\\04绘制曲线图和报告文件\\0803\\出图\\{}-{}.format(yLeftLabel.replace(r/, ),yRightLable.replace(r/, )),dpi=300)  

参考

Vami-绘图: matplotlib核心剖析  Secondary axis with twinx(): how to add to legend? 免费信息发布网