


Python-matplotlib |. Lukiskan grafik dwi paksi-y (tetapan legenda)
df = pd.read_csv('jobdata.csv')

colors = ["#51C1C8", "#536D84","#E96279"] plt.figure(figsize=(16, 8)) ax1 = plt.subplot(111) ax1.set_ylim(0,1200) lin0 = ax1.plot(x_data, y_data1, marker='o', color=colors[0], label='岗位数量') for x, y in enumerate(y_data1): plt.text(x - 0.2, y+5, y) ax1.set_ylabel('岗位数量',fontsize=12) plt.legend() plt.title("各城市Java岗位数量") plt.show()
1. Carta garis paksi-y berganda
# 增加y轴 ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylim(0,60) lin1 = ax2.plot(x_data, y_data2, linestyle='--', marker='o', c=colors[1], label='平均最低薪资') for x, y in enumerate(y_data2): plt.text(x - 0.1, y+1, y) lin2 = ax2.plot(x_data, y_data3, linestyle='--', marker='o', c=colors[2], label='平均最高薪资') for x, y in enumerate(y_data3): plt.text(x - 0.1, y+1, y) ax2.set_ylabel('平均薪资(万/年)',fontsize=12) plt.legend() plt.title("各城市Java岗位数量和薪资水平状况") plt.show()
重点:细心的小伙伴可能发现了图没有问题,但是右上角的图例只显示了平均最低薪资和平均最高薪资,但是岗位数量的图例并没有显示。 3. 单独设置图例
ax1.legend(loc='best')
ax2.legend(loc='best')
Salin selepas log masuk
ax1.legend(loc='best') ax2.legend(loc='best')
ax1.legend(loc=2) ax2.legend(loc=1)
这样看就比较直观了,但是我就想把三个图例放一起不可以吗?
当然可以!
3. 设置组合图例
lines = lin0+lin1+lin2 labs = [label.get_label() for label in lines] plt.legend(lines,labs)
大功告成!
但是!如果是柱状图+折线图的情况,效果还一样吗?
但是!如果是柱状图+折线图的情况,效果还一样吗?
但是!如果是柱状图+折线图的情况,效果还一样吗?
1. 修改岗位数量为柱状图
plt.figure(figsize=(16, 8)) a1 = plt.subplot(111) a1.set_ylim(0,1200) bar = a1.bar(x_data, y_data1, color=colors[0], label='岗位数量') for x, y in enumerate(y_data1): plt.text(x - 0.2, y+5, y) a1.set_ylabel('岗位数量',fontsize=12) ... lines = bar+lin1+lin2 labs = [label.get_label() for label in lines] plt.legend(lines,labs)
直接报错了!
Jenis gesaan tidak konsisten Ia jelas merupakan masalah dengan jenis bar dan garisan Mari kita semak kod sumber:
matplotlib.axes.Axes.plot:
Axes.bar:
2. 设置Line2D和patches的组合图例
legend_handles = [ Line2D([], [], linewidth=1, ls='--', lw=2, c=colors[2], label='平均最高薪资'), Line2D([], [], linewidth=1, lw=2, c=colors[1], label='平均最低薪资'), patches.Rectangle((0, 0), 1, 1, facecolor=colors[0],label='岗位数量') ] plt.legend(handles=legend_handles, loc='best', fontsize=14)

Atas ialah kandungan terperinci Python-matplotlib |. Lukiskan grafik dwi paksi-y (tetapan legenda). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Sambungan MySQL mungkin disebabkan oleh sebab -sebab berikut: Perkhidmatan MySQL tidak dimulakan, firewall memintas sambungan, nombor port tidak betul, nama pengguna atau kata laluan tidak betul, alamat pendengaran di my.cnf dikonfigurasi dengan tidak wajar, dan lain -lain. Langkah -langkah penyelesaian masalah termasuk: 1. 2. Laraskan tetapan firewall untuk membolehkan MySQL mendengar port 3306; 3. Sahkan bahawa nombor port adalah konsisten dengan nombor port sebenar; 4. Periksa sama ada nama pengguna dan kata laluan betul; 5. Pastikan tetapan alamat mengikat di my.cnf betul.

Untuk persekitaran pengeluaran, pelayan biasanya diperlukan untuk menjalankan MySQL, atas alasan termasuk prestasi, kebolehpercayaan, keselamatan, dan skalabilitas. Pelayan biasanya mempunyai perkakasan yang lebih kuat, konfigurasi berlebihan dan langkah keselamatan yang lebih ketat. Untuk aplikasi kecil, rendah, MySQL boleh dijalankan pada mesin tempatan, tetapi penggunaan sumber, risiko keselamatan dan kos penyelenggaraan perlu dipertimbangkan dengan teliti. Untuk kebolehpercayaan dan keselamatan yang lebih besar, MySQL harus digunakan di awan atau pelayan lain. Memilih konfigurasi pelayan yang sesuai memerlukan penilaian berdasarkan beban aplikasi dan jumlah data.
