matplotlib可视化遇到问题

lrh1983 2022-06-17 08:57:49

matplotlib绘图,遇到问题,网格总是显示不全,大佬给改改代码。想要全部显示网格,现在只有ax6显示,英文横坐标是文本,不知道ax.ser_xticks()怎么设置。

fig, (ax1, ax2, ax3, ax4, ax5, ax6) = plt.subplots(6, 1, sharex = 'all',
                                                   figsize =(8, 10))
fig.subplots_adjust(hspace=0)
plt.autoscale(enable=True, axis='both', tight=True)

ax1.plot(df04['pro'], df04['PM10'], ls = '-', lw = 2, marker = 'o',
         markersize = 5)
ax1.set_yticks(np.arange(20, 100, 20))
ax1.set_ylim(auto= True)
ax1.set_ylabel(r'$PM_{10}$ $\mu$$g/m^{3}$', fontsize = 12)
plt.grid(True, axis='both')

ax2.plot(df04['pro'], df04['PM25'], ls = '-', lw = 2, marker = 'o', markersize = 5)
ax2.set_yticks(np.arange(0, 150, 50))
ax2.set_ylim(auto= True)
ax2.set_ylabel(r'$PM_{2.5}$ $\mu$$g/m^{3}$', fontsize = 12)
plt.grid(True, axis='both')

ax3.plot(df04['pro'], df04['SO2'], ls = '-', lw = 2, marker = 'o', markersize = 5)
ax3.set_yticks(np.arange(0, 50, 10))
ax3.set_ylim(auto= True)
ax3.set_ylabel(r'$SO_{2}$ $\mu$$g/m^{3}$', fontsize = 12)
plt.grid(True, axis='both')

ax4.plot(df04['pro'], df04['NO2'], ls = '-', lw = 2, marker = 'o', markersize = 5)
ax4.set_yticks(np.arange(0, 100, 20))
ax4.set_ylim(auto= True)
ax4.set_ylabel(r'$NO_{2}$ $\mu$$g/m^{3}$', fontsize = 12)
plt.grid(True, axis='both')

ax5.plot(df04['pro'], df04['CO'], ls = '-', lw = 2, marker = 'o', markersize = 5)
ax5.set_yticks(np.arange(0, 4, 1))
ax5.set_ylim(auto= True)
ax5.set_ylabel(r'$CO m$$g/m^{3}$', fontsize = 12)
plt.grid(True, axis='both')

ax6.plot(df04['pro'], df04['O3'], ls = '-', lw = 2, marker = 'o', markersize = 5)
ax6.set_yticks(np.arange(50, 150, 20))
ax6.set_ylim(auto= True)
ax6.set_ylabel(r'$O_{3}$ $\mu$$g/m^{3}$', fontsize = 12)
ax6.set_xticklabels(df04['pro'], rotation=90)
plt.grid(True, axis='both')

plt.show()

 

 

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内容概要:本文档是《杰哥的数据可视化matplotlib手册V1.0》,由作者JackTian撰写,旨在帮助读者掌握Python中matplotlib库的使用方法,特别是用于数据可视化的功能。文档首先介绍了作者背景及其联系方式,接着详细讲解了如何使用matplotlib和pandas读取、处理CSV文件,并通过多种图表形式(柱形图、堆叠图、折线图、饼图、环图、箱形图、散点图、直方图和热力图)对运动员数据进行可视化分析。文档还特别强调了在matplotlib中正确显示中文的方法,包括通过修改字体配置或添加fontproperties属性来解决中文乱码问题。此外,文档提供了完整的代码示例和运行效果展示。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对Python有一定了解的研发人员,以及从事数据分析和可视化的专业人员。 使用场景及目标:①学习如何使用matplotlib库进行数据可视化;②掌握不同类型图表的绘制方法,如柱形图、折线图、饼图等;③了解如何处理中文字符在图表中的显示问题;④熟悉使用pandas进行数据预处理和分析;⑤提高对运动员数据的理解和分析能力。 其他说明:本文档由公众号“杰哥的IT之旅”提供,读者可以通过关注该公众号并回复关键词获取完整数据集。文档不仅包含理论知识,还有大量实际操作的代码示例,便于读者跟随练习。作者鼓励读者在遇到问题时通过微信或邮件与其交流,并加入了读者交流群以促进学习交流。
内容概要:本文档系统介绍了Matplotlib绘图库的使用技巧,涵盖了从基础到高级的多个方面。首先简要介绍了Matplotlib的基本概念及其重要性,随后详细讲解了绘图的基础操作,包括图形结构解剖、常用绘图函数(如折线图、散点图、柱状图等)以及子图与布局的设计方法。接着,文档深入探讨了样式与标注的设置,如线型、颜色、标记的选择,中文字体和科学计数的处理,图例、网格和坐标轴的配置。此外,还介绍了动态图与动画的创建,以及三维绘图的功能。最后,针对一些常见问题提供了实用的解决技巧。 适合人群:对Python绘图有一定兴趣并希望提升绘图技能的初学者和中级用户,特别是从事科学计算、数据可视化和工程模拟领域的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Matplotlib的基本绘图函数和图形结构,能够绘制简单的图表;②学会使用子图与布局功能,灵活安排多个图表的位置;③熟练运用样式与标注功能,美化图表并确保信息传达清晰;④掌握动态图与动画的制作方法,适用于波动、物理模拟、实时数据更新等场景;⑤学习三维绘图技术,扩展数据可视化的维度。 其他说明:建议读者在学习过程中多加实践,尝试调整参数以理解其效果,同时参考官方文档和其他资源,不断丰富自己的绘图经验。对于遇到问题,可以查阅文档中提供的常见问题与技巧部分,

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