df = pd.read_csv('jobdata.csv')
1. 岗位数量折线图
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()
# 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()
ax1.legend(loc='best') ax2.legend(loc='best')
ax1.legend(loc=2) ax2.legend(loc=1)
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?
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!
提示类型不一致,显然是bar和line的类型问题,我们查一下源码:
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)
以上是Python-matplotlib | 绘制双y轴图形(图例设置)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!