我正在嘗試在“y”軸上繪制具有四個(gè)不同值的圖形。所以，我有 6 個(gè)數(shù)組，其中 2 個(gè)具有代表“x”軸時(shí)間值的元素，另外 4 個(gè)代表相對(duì)于“y”軸的相應(yīng)元素（在相同位置）。例子：LT_TIME = ['18:14:17.566 ', '18:14:17.570']LT_RP = [-110,-113]LT_RQ = [-3,-5]GNR_TIME = ['18: 15: 42.489', '18:32:39.489']GNR_RP = [-94, -94]GNR_RQ = [-3, -7]“LT”圖的坐標(biāo)為：('18:14:17.566',-110), ('18:14:17.570',-113), ('18:14:17.566',-3), ('18:14:17.570',-5)使用這些坐標(biāo)，我可以生成一個(gè)帶有兩個(gè)“y”軸的圖形，其中包含點(diǎn)(-110,-113,-3,-5)和一個(gè)帶有點(diǎn)的“x”軸('18:14:17.566', '18:14:17.570')。類似地，可以做同樣的“GNR”陣列。那么，我怎樣才能在同一張圖上同時(shí)擁有“LT”和“GNR”數(shù)組上的所有笛卡爾點(diǎn)呢？？？我的意思是，如何繪制以便我在同一圖表上具有以下坐標(biāo)：('18:14:17.566',-110), ('18:14:17.570 ',-113), ('18:14:17.566',-3), ('18:14:17.570',-5),('18:15:42.489',-94), ('18:32:39.489',-94), ('18:15:42.489',-3), ('18:32:39.489',-7)
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楊魅力
TA貢獻(xiàn)1811條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
聽(tīng)起來(lái)您的問(wèn)題有兩個(gè)部分：以可視化庫(kù)可以理解的方式格式化數(shù)據(jù)并使用雙軸實(shí)際可視化它。
您的示例屏幕截圖包含一些交互式控件，因此我建議您使用散景，它可以讓您“免費(fèi)”縮放和平移，而不是matplotlib.?此外，我發(fā)現(xiàn)bokeh添加雙軸的方式更直接。
對(duì)于第一部分，您可以將您擁有的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)數(shù)據(jù)框中，如下所示：
import pandas as pd
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d, ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show
output_notebook() #if working in Jupyter Notebook, output_file() if not
LT_TIME = ['18:14:17.566 ', '18:14:17.570']
LT_RP = [-110,-113]
LT_RQ = [-3,-5]
GNR_TIME = ['18: 15: 42.489', '18:32:39.489']
GNR_RP = [-94, -94]
GNR_RQ = [-3, -7]
s1 = list(zip(LT_TIME, LT_RP)) + list(zip(GNR_TIME, GNR_RP))
s2 = list(zip(LT_TIME, LT_RQ)) + list(zip(GNR_TIME, GNR_RQ))
df1 = pd.DataFrame(s1, columns=["Date", "RP"])
df2 = pd.DataFrame(s2, columns=["Date", "RQ"])
df = df1.merge(df2, on="Date")
source = ColumnDataSource(df)
要將數(shù)據(jù)可視化為雙軸折線圖，我們只需指定額外的 y 軸并將其放置在布局中：
p = figure(x_range=df["Date"], y_range=(-90, -120))
p.line(x="Date", y="RP", color="cadetblue", line_width=2, source=source)
p.extra_y_ranges = {"RQ": Range1d(start=0, end=-10)}
p.line(x="Date", y="RQ", color="firebrick", line_width=2, y_range_name="RQ", source=source)
p.add_layout(LinearAxis(y_range_name="RQ"), 'right')
show(p)
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