在 Matplotlib 中自定义轴

Question

我是 Python、Pandas 和 Matplotlib 的初学者。我想自定义散点图轴上的条目。我有以下数据：

所以在 x 轴上应该有 5 个条目，第一个是 w1=1.0，w2=0.0。 1 和 2 应该是 subscipts 并且 w1 和 w2 应该在彼此下方，就像您在屏幕截图中看到的那样。有没有办法用 pandas 和 matplotlib 做到这一点？

这是数据（没有对应的重量，你可以在截图中看到它们）：

Method 1    31.7    32.9    33.7    34.4    35.2
Method 2    44.2    45.4    46.9    48.9    45.5
Method 3    75.6    72.2    69.2    67.4    63.6
Method 4    87.5    83.2    79.5    77.8    72.2
Method 5    88.6    84.1    80.7    79.6    74.5
Method 6    100.0   100.0   100.0   100.0   100.0

这个图表应该和这个类似，除了 x 轴上的描述应该和我上面写的一样（而不是 1,2,3... 有 w1=1.0, w2 =0.0, w1 = 0.75, w2=0.25...)

编辑：这是应用“Ignoring_Gravity”代码后的图。有两件事不对。首先，w在x轴上的顺序（应该从w1=1，w1=0.75，...，w1=0开始）。其次，这些点位于错误的水平位置。它们应该在 x 轴对应条目的正上方。

Answer 1

您可以通过使用 LaTex 编写列名来显示下标：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        0: {
            "Method 1": 31.7,
            "Method 2": 44.2,
            "Method 3": 75.6,
            "Method 4": 87.5,
            "Method 5": 88.6,
            "Method 6": 100.0,
        },
        1: {
            "Method 1": 32.9,
            "Method 2": 45.4,
            "Method 3": 72.2,
            "Method 4": 83.2,
            "Method 5": 84.1,
            "Method 6": 100.0,
        },
        2: {
            "Method 1": 33.7,
            "Method 2": 46.9,
            "Method 3": 69.2,
            "Method 4": 79.5,
            "Method 5": 80.7,
            "Method 6": 100.0,
        },
        3: {
            "Method 1": 34.4,
            "Method 2": 48.9,
            "Method 3": 67.4,
            "Method 4": 77.8,
            "Method 5": 79.6,
            "Method 6": 100.0,
        },
        4: {
            "Method 1": 35.2,
            "Method 2": 45.5,
            "Method 3": 63.6,
            "Method 4": 72.2,
            "Method 5": 74.5,
            "Method 6": 100.0,
        },
    }
)
df.columns = [
    "$w_1=1.0$\n$w_2=0.0$",
    "$w_1=0.75$\n$w_2=0.25$",
    "$w_1=0.5$\n$w_2=0.5$",
    "$w_1=0.25$\n$w_2=0.75$",
    "$w_1=0.0$\n$w_2=1.0$",
]

COLOURS = ['blue', 'green', 'red', 'yellow', 'pink', 'black']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
for n, (label, data) in enumerate(df.iterrows()):
    ax.plot(data, marker='o', linestyle='none', label=label, c=COLOURS[n])
ax.grid()
ax.legend(loc="best")

这会给你：

您可以通过更改 COLOURS 对象中的内容来传递不同的颜色。