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柱状图上的多个x轴

在柱状图上添加多个x轴的解决方法可以使用Matplotlib库来实现。下面是一个包含代码示例的解决方法:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values1 = [10, 15, 7, 12, 9]
values2 = [8, 11, 9, 6, 13]

# 设置第一个x轴
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.bar(categories, values1, color='red')
ax1.set_xlabel('Categories')
ax1.set_ylabel('Values 1')
ax1.set_title('Multiple X-Axes')

# 设置第二个x轴
ax2 = ax1.twiny()
ax2.bar(categories, values2, color='blue')
ax2.set_xlabel('Values 2')

# 设置第一个x轴的刻度标签
ax1.tick_params(axis='x', rotation=45)

# 设置第二个x轴的刻度标签
ax2.set_xticks(np.arange(len(categories)))
ax2.set_xticklabels(categories)

# 显示图形
plt.show()

这段代码使用ax1ax2两个子图对象来绘制两个柱状图。ax2是通过ax1.twiny()方法创建的,表示在同一位置上添加一个新的x轴。然后,分别使用ax1ax2来绘制对应的柱状图,并设置各自的标签。最后,通过tick_params方法和set_xticks方法来调整两个x轴的刻度标签和位置。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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柱状图
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图表说明直方图由一系列垂直柱体组成,用于展示数据在连续区间上的分布情况,例如判断中位数的大致位置、连续数据的缺口位置、明显异常值的位置等等。其中,X 轴为连续型数值变量。直方图和柱状图样式类似,但更具有统计学意义。其主要区别如下: 对比项 直方图 柱状图 X 轴数据类型 数值类型,且是若干个连续的区间,例如时间、日期、年龄等。 分类数据,例如省份、国家、性别、访问来源等。 X轴是否连续 X轴是连续的,每个柱体均...

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可视化查询常见 FAQ

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