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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴的方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
有时候想要把几张图放在一起plot，比较好对比，subplot和subplots都可以实现，具体对比可以查看参考博文。这里用matplotlib库的subplot来举个栗子.
有两个数据段，第一个数据是DataFrame类型，第二个是ndarray类型。每个数据都有3列，我想画1*3的折线子图，第一个数据的第n列和第二个数据的第n列画在一张子图上。先来看一下两个数据长什么样儿（为显示方便，只看前5行）.
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In [
1
]: testing_set.head()
# DataFrame类型
Out [
1
]:
Open
High Low
0
778.81
789.63
775.80
1
788.36
791.34
783.16
2
786.08
794.48
785.02
3
795.26
807.90
792.20
4
806.40
809.97
802.83
# ndarray类型
In [
2
]: predicted_stock_price
#这里就只看前5行
Out [
2
]: [[
790.6911
796.39215
779.3191
]
[
790.24524
796.0866
778.9673
]
[
789.5737
795.52606
778.3751
]
[
790.1047
796.10864
778.92395
]
[
790.8686
796.94104
779.7281
]]
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注：plt.setp()是用来共享y坐标轴 。
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# 创建画布
fig
=
plt.figure(figsize
=
(
30
,
10
), dpi
=
80
)
# 子图1
ax1
=
plt.subplot(
131
)
ax1.set_title(
'Open Price'
)
ax1.plot(testing_set.values[:,
0
], color
=
'red'
, label
=
'Real Open Price'
)
ax1.plot(predicted_stock_price[:,
0
], color
=
'blue'
, label
=
'Predicted Open Price'
)
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), fontsize
=
6
)
ax1.legend()
# 子图2
ax2
=
plt.subplot(
132
,sharey
=
ax1)
ax2.set_title(
'High Price'
)
ax2.plot(testing_set.values[:,
1
], color
=
'red'
, label
=
'Real High Price'
)
ax2.plot(predicted_stock_price[:,
1
], color
=
'blue'
, label
=
'Predicted High Price'
)
ax2.legend()
# 子图3
ax3
=
plt.subplot(
133
,sharey
=
ax1)
ax3.set_title(
'Low Price'
)
ax3.plot(testing_set.values[:,
2
], color
=
'red'
, label
=
'Real Low Price'
)
ax3.plot(predicted_stock_price[:,
2
], color
=
'blue'
, label
=
'Predicted Low Price'
)
ax3.legend()
plt.show()
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结果:
到此这篇关于matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴的方法的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib.subplot()子图内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_38125087/article/details/106593500 。
最后此篇关于matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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