Как наложить графики друг на друга с помощью Python 📊

Для наложения графиков друг на друга в Python можно использовать библиотеку Matplotlib. Вот пример кода:

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание первого графика
x1 = [1, 2, 3, 4]
y1 = [5, 6, 7, 8]
plt.plot(x1, y1)

# Создание второго графика
x2 = [1, 2, 3, 4]
y2 = [8, 7, 6, 5]
plt.plot(x2, y2)

# Наложение графиков
plt.show()

В этом примере мы создаем два графика с помощью функции plot. Затем мы используем функцию show для отображения наложенных графиков.

Как наложить графики друг на друга в Python

Когда мы работаем с визуализацией данных в Python, иногда возникает необходимость наложить несколько графиков друг на друга для сравнения или создания комплексных визуализаций. В данной статье мы рассмотрим различные способы наложения графиков друг на друга с помощью библиотеки Matplotlib.

1. Использование функции add_subplot

Первый способ - использование функции add_subplot из библиотеки Matplotlib. Данная функция позволяет создавать подграфики в рамках одного родительского графика.

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание основного графика
fig = plt.figure()

# Создание первого подграфика
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax1.plot(x1, y1, label='График 1')

# Создание второго подграфика
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)
ax2.plot(x2, y2, label='График 2')

# Наложение второго подграфика на первый
ax1.plot(x2, y2, label='График 2 наложенный на график 1')

# Отображение легенды
ax1.legend()

# Отображение графиков
plt.show()
    

В данном примере мы создаем основной график с помощью функции plt.figure(). Затем с помощью функции add_subplot создаем два подграфика, один из которых будет основным графиком, а второй - графиком, который мы хотим наложить на первый. Используя функцию plot, мы отображаем данные на каждом из подграфиков. Наконец, мы наслаиваем второй подграфик на первый с помощью функции plot на основном графике.

2. Использование функции twinx или twiny

Второй способ - использование функций twinx или twiny из библиотеки Matplotlib. Данные функции позволяют создавать две оси y (или x) на одном и том же графике.

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание графика
fig, ax1 = plt.subplots()

# Создание второй оси y
ax2 = ax1.twinx()

# Построение графика на первой оси y
ax1.plot(x1, y1, label='График 1')

# Построение графика на второй оси y
ax2.plot(x2, y2, label='График 2')

# Отображение легенды
ax1.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')

# Отображение графиков
plt.show()
    

В данном примере мы создаем график с помощью функции plt.subplots(). Затем с помощью функции twinx создаем вторую ось y. Далее, используя функцию plot, мы отображаем данные на каждой из осей y. Наконец, мы отображаем легенды для каждого из графиков и графики с помощью функции show.

3. Использование функции subplots

Третий способ - использование функции subplots из библиотеки Matplotlib. Эта функция позволяет создавать несколько графиков в одной фигуре.

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание графиков
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)

# Построение графика на первом графике
ax1.plot(x1, y1, label='График 1')

# Построение графика на втором графике
ax2.plot(x2, y2, label='График 2')

# Отображение легенды
ax1.legend()
ax2.legend()

# Отображение графиков
plt.show()
    

В данном примере мы создаем графики с помощью функции subplots. Параметр 2, 1 указывает, что мы хотим создать два графика (2 строки, 1 столбец). Затем, используя функцию plot, мы отображаем данные на каждом из графиков. Наконец, мы отображаем легенды для каждого из графиков и графики с помощью функции show.

Заключение

Теперь вы знаете различные способы наложения графиков друг на друга в Python с помощью библиотеки Matplotlib. Используя функции add_subplot, twinx/twiny или subplots, вы можете создавать комплексные визуализации, сравнивать данные и создавать информативные графики.