python 子图隐藏横坐标

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mob64ca12d36217 2024-08-16 07:41:00 ©著作权

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使用Python 绘制子图并隐藏横坐标的教程

在数据可视化中，我们常常需要通过图形化手段来展示信息，而在某些情况下，隐藏横坐标（x轴）可以让我们的图标更加简洁美观。今天，我们将会通过一个实例来展示如何使用 Python 中的 Matplotlib 库创建子图并隐藏横坐标的步骤。

整体流程

首先，让我们以表格的形式来展示实现的步骤：

步骤	任务	说明
1	导入所需库	导入 Matplotlib 库来绘图。
2	创建子图	使用 `subplots` 创建多个子图。
3	绘制数据	在每个子图上添加数据。
4	隐藏横坐标	移除子图的 x 轴。
5	显示图形	使用 `show()` 显示图形。

步骤详解

步骤 1: 导入所需库

使用 Matplotlib 库绘图需要首先导入它。我们将使用 pyplot 模块来进行绘图。

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入 Matplotlib 库中的 pyplot

步骤 2: 创建子图

使用 subplots() 创建一个包含多个子图的画布。下面的代码创建了一个 1 行 2 列的子图布局。

fig, axs = plt.subplots(1, 2)  # 创建 1 行 2 列的子图

fig 是整个图形对象
axs 是每个子图的轴对象

步骤 3: 绘制数据

我们将在两个子图中绘制一些简单的数据。这里我们使用随机数据进行演示。

import numpy as np  # 导入 NumPy 库，进行随机数生成

x = np.linspace(0, 10, 100)  # 创建一个范围从 0 到 10 的 100 个点的数组
y1 = np.sin(x)  # 第一个子图的数据：sin 函数
y2 = np.cos(x)  # 第二个子图的数据：cos 函数

axs[0].plot(x, y1, label='Sine')  # 在第一个子图上绘制 sin 函数
axs[1].plot(x, y2, label='Cosine')  # 在第二个子图上绘制 cos 函数

步骤 4: 隐藏横坐标

现在，我们要隐藏两个子图的横坐标，可以使用 set_xticks([]) 来实现。

axs[0].set_xticks([])  # 隐藏第一个子图的 x 轴刻度
axs[1].set_xticks([])  # 隐藏第二个子图的 x 轴刻度

步骤 5: 显示图形

最后一步是显示绘图结果。

plt.show()  # 展示图形

完整代码

将上述步骤整合起来，最终的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入 Matplotlib 库中的 pyplot
import numpy as np  # 导入 NumPy 库，进行随机数生成

# 创建 1 行 2 列的子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2) 

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)  # 创建一个范围从 0 到 10 的 100 个点的数组
y1 = np.sin(x)  # 第一个子图的数据：sin 函数
y2 = np.cos(x)  # 第二个子图的数据：cos 函数

# 在两个子图上绘制数据
axs[0].plot(x, y1, label='Sine')  # 绘制第一个子图
axs[1].plot(x, y2, label='Cosine')  # 绘制第二个子图

# 隐藏横坐标
axs[0].set_xticks([])  # 隐藏第一个子图的 x 轴刻度
axs[1].set_xticks([])  # 隐藏第二个子图的 x 轴刻度

# 展示图形
plt.show()  # 展示图形

甘特图

以下是实现该任务所花费时间的甘特图：

gantt
    title Python子图绘制进度
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Steup
    导入库           :a1, 2023-01-01, 1d
    创建子图         :a2, after a1, 1d
    绘制数据         :a3, after a2, 1d
    隐藏横坐标       :a4, after a3, 1d
    显示图形         :a5, after a4, 1d