Перенести логику построения графиков из Excel в MatPlotlib

Рейтинг: 0Ответов: 1Опубликовано: 10.08.2023

У меня есть две функции:

sales_new = Sales_old + Sales_old * (1-row["Vector_price"]/LastPrice)*Kэ
revenue_new = (Sales_old + Sales_old * (1row["Vector_price"]/LastPrice)*Kэ)*row["Vector_price"]

При построении графиков в Excel и выбрав встроенную функцию - "По вспомогательной оси" графики нормируются по одной некой шкале. Теперь я пытаюсь перенести построение графиков в matplotlib, но не понятно как их нормировать по аналогии как это делает Excel

Кто то встречался с такой проблемой?

python python-3.x excel matplotlib
Источник: Stack Overflow на русском

Ответы

▲ 1

В библиотеке Matplotlib можно использовать вторую ось (вспомогательную ось) для нормализации графиков по аналогии с Excel. Вот как это можно сделать:

  1. Создайте два набора данных для графиков: sales_new и revenue_new. Предположим, что они уже есть у вас в виде списков или массивов данных.

  2. Импортируйте необходимые модули:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. Создайте базовое графическое окно и ось:
fig, ax = plt.subplots()
  1. Постройте первый график sales_new на основной оси:
ax.plot(sales_new, label='Sales')
  1. Скопируйте ось ax второй раз и назовите ее ax2. Он будет представлять вспомогательную ось:
ax2 = ax.twinx()
  1. Постройте второй график revenue_new на вспомогательной оси:
ax2.plot(revenue_new, color='red', label='Revenue')
  1. Нормализуйте шкалу на вспомогательной