坐标轴

场景 Winform中实现ZedGraph的多条Y轴(附源码下载)： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100132245 在上面实现多条Y轴后，新增的Y轴没有刻度，如下： 注： 博客主页： https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书、教程推送与免费下载。 实现 ZedGraph的YAxis有个属性AxisType，表示坐标轴的类型。 其默认是Linear，坐标轴类型。 但是在代码中却将其设置为了text类型 yAxis.Type = AxisType.Text; 将其修改为Linear或者注释掉即可。 来源： https://www.cnblogs.com/badaoliumangqizhi/p/11654447.html

代码示例： app.title = '坐标轴刻度与标签对齐'; option = { color: ['#3398DB'], tooltip : { trigger: 'axis', axisPointer : { // 坐标轴指示器，坐标轴触发有效 type : 'shadow' // 默认为直线，可选为：'line' | 'shadow' } }, grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true }, xAxis : [ { type : 'category', data : ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'], axisTick: { alignWithLabel: true } } ], yAxis : [ { type : 'value' } ], series : [ { name:'直接访问', type:'bar', barWidth: '60%', data:[10, 52, 200, 334, 390, 330, 220] } ] }; 　效果图： 主要代码：（设置预警线值，样式，文本） markLine : { symbol:"none", /*symbol:"none", //去掉警戒线最后面的箭头 label:

set(gca,'xticklabel',get(gca,'xtick'),'yticklabel',get(gca,'ytick')); 　　 来源： https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/11542859.html

=TEXT(J5,"0%▲;-0%▼") 双坐标轴图表（根据坐标轴变换，做了两个一模一样条形图，条形图覆盖了而已） 第一步： 最简单的了，条形图直接输出 第二步：选择数据，添加系列，注意不修改水平（分类）轴标签 第三步：选择新建的系列，选择右侧的系列绘制在次坐标轴。（此步很关键，若不绘制在次坐标轴，上一步水平分类轴标签不能设置成两种） 第四步：很明显了，设置新系列的水平分类轴标签。 第五步：看到上下左右的四个坐标轴吗，哈哈哈，相当于左下右上两个中心对称的条形图 第六步：随心所欲的调整坐标轴吧。 完成~ 理解上下左右四个坐标轴： 1，理解这个右侧的 纵坐标轴交叉 ，现在选的是下方的水平（值）轴。 如果选垂直（类别）轴，猜猜会变成什么，当然是 横坐标交叉 2，理解 逆刻度 分别选择右侧的两个 垂直（类别）轴 ，选择逆刻度，满足强迫症，哈哈 来源： https://www.cnblogs.com/super-yb/p/11542371.html

matplotlib的基本使用 初识matplotlib matplotlib基本用法 matplotlib的figure图像 matplotlib设置坐标轴１ matplotlib设置坐标轴２ matplotlib设置legend图例 matplotlib设置annotation标注 scatter散点图 bar柱状图 countours等高线图 ３D数据图 次坐标轴 初识matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。 引入matplotlib模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Series线性数据 #Series线性数据 data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000)) data = data.cumsum() #累加 data.plot() plt.show() DataFrame矩阵数据 #DataFrame矩阵数据 data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),index=np

本文摘自于“ 莫烦Python ”，感兴趣者可自行查看！ 绘制后的效果图 代码 import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np x = np . linspace ( - 3 , 3 , 50 ) #范围是(-3,3)，个数是50 y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 plt . figure ( ) #定义一个图像窗口 plt . plot ( x , y2 ) #绘制（x,y2）曲线 plt . plot ( x , y1 , color = 'red' , linewidth = 1.0 , linestyle = '--' ) plt . xlim ( - 1 , 2 ) #设置x坐标轴范围（-1，2） plt . ylim ( - 2 , 3 ) new_ticks = np . linspace ( - 1 , 2 , 5 ) plt . xticks ( new_ticks ) #设置x坐标轴新刻度 #设置y轴刻度以及相应名称 plt . yticks ( [ - 2 , - 1.8 , - 1 , 1.22 , 3 ] , [ 'really bad' , 'bad' , 'bad' , 'normal' , 'good' , 'really good' ] ) ax = plt . gca

先放一下画图的成果！ 这个图与平时最常见的散点图有几点区别，如下： 坐标轴不同 没有三条外侧框线 散点下方有虚线引导 import matplotlib.pyplot as plt # 这里给出一些数据 a = [-0.001777, -0.002754, 0.007887, 0.007593, 0.001802, -0.004565, 0.006138, 0.001341, 0.000042, -.000303, -0.006461] # 画布 f = plt.figure() ax = f.add_subplot(1, 1, 1) # 画散点图，颜色参数c可以选择其他 ax.scatter(range(-5, 6), a, c='cornflowerblue') plt.xlim(-6, 6) # 设置x坐标的上下限 plt.xticks(range(-5, 6)) # 设置x轴标签 plt.ylim(-0.01, 0.01) plt.hlines(0, -6, 6) # 变坐标轴 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置横坐标轴的位置 ax.spines['left'].set_position(('data', -6)) # 设置纵坐标轴的位置 # 隐藏框线 ax.spines['top'].set_visible

Python3快速入门（十六）——Matplotlib绘图 一、Matplotlib简介 1、Matplotlib简介 Matplotlib是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件，可以简易地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。 matplotlib有两个接口，一个是状态机层的接口，通过pyplot模块来进行管理；一个是面向对象的接口，通过pylab模块将所有的功能函数全部导入其单独的命名空间内。 2、Matplotlib安装 使用conda安装如下： conda install matplotlib 二、Matplotlib图表结构 1、Matplotlib图表结构简介 Matplotlib基本图表结构包括坐标轴（X轴、Y轴）、坐标轴标签（axisLabel）、 坐标轴刻度（tick）、坐标轴刻度标签（tick label）、绘图区（axes）、画布（figure）。 2、Figure Figure代表一个绘制面板，其中可以包涵多个Axes（即多个图表）。 Axes表示一个图表 ，一个Axes包涵：titlek、xaxis、yaxis。 为了支持pylab中的gca()等函数，Figure对象内部保存有当前轴的信息，因此不建议直接对Figure.axes属性进行列表操作，而应该使用add_subplot, add_axes, delaxes等方法进行添加和删除操作。

此篇博文分享自己对于入门学习echart的思路及对常见组件的用法记录，如serise.data和坐标轴对应关系，两个x轴，多个坐标轴的对齐，tooltip的超出处理，坐标轴标签/tooltip，formatter的使用。 一.思路: 记录常用组件的重要属性，知道常用组件实现了什么。 基于常用组件属性的认识，可以分析常见图表组成的组件。 属性记录结合实际开发使用进行注释及实例说明。 二.使用步骤: 1.为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom 并且设置必须为id去获取dom（vue中可使用refs去获取dom），不能设置为class去获取dom <div id="main" style="width: 600px（100%）;height:400px;"></div> 2.基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); 3.指定图表的配置项和数据 var option = {} 4.使用刚指定的配置项和数据显示图表。 myChart.setOption(option); 三.配置项: 1.grid: //grid 组件：直角坐标系内绘图网格，一般情况下单个 grid 组件最多只能放上下（左右）两个 x （y）轴，多于两个 x(y) 轴需要通过配置

方法1. 函数：fill 举例说明：应力分布云图 x=[0 1 1 0 0]; %x坐标 y=[0 0 1 1 0]; %y坐标 stress=[1 2 3 4 1] %应力大小 fill(x,y,stress); %填充 shading interp; %色彩平滑 colorbar; %分布柱图 axis equal; %坐标轴相等 来源： https://www.cnblogs.com/fangjing/p/11432765.html