在matplotlib中使用不同比例的多个轴。
在matplotlib中使用不同比例的多个轴。
这个问题已经在这里有了答案:
在Matplotlib中如何实现多个刻度?我不是在说与同一X轴绘制的主轴和次轴,而是许多趋势以不同刻度绘制在同一Y轴上,可以通过它们的颜色来识别。
例如,如果我要绘制trend1 ([0,1,2,3,4])
和trend2 ([5000,6000,7000,8000,9000])
的时间,并希望这两个趋势在Y轴上不同的刻度和不同的颜色,如何使用Matplotlib完成这个任务?
当我查看Matplotlib时,他们说目前还没有这个功能,但绝对在他们的愿望清单中,有没有绕过这种情况的方法?
还有其他Python绘图工具可以实现此功能吗?
admin 更改状态以发布 2023年5月20日
在我通过谷歌搜索多个 y 轴时,Steve Tjoa 的回答总是第一个出现,但却很孤单,因此我决定添加一个稍微修改过的版本。这个版本是基于 这个 matplotlib 的例子。
原因:
- 他的模块有时会出现未知的异常情况和加密内部错误。
- 我不喜欢加载我不了解的奇怪模块(如
mpl_toolkits.axisartist
、mpl_toolkits.axes_grid1
)。 - 下面的代码包含了人们经常遇到的问题(如多个轴的单个图例、使用 viridis 等)的更明确的命令,而不是隐含的行为。
import matplotlib.pyplot as plt # Create figure and subplot manually # fig = plt.figure() # host = fig.add_subplot(111) # More versatile wrapper fig, host = plt.subplots(figsize=(8,5), layout='constrained') # (width, height) in inches # (see https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html and # .. https://matplotlib.org/stable/tutorials/intermediate/constrainedlayout_guide.html) ax2 = host.twinx() ax3 = host.twinx() host.set_xlim(0, 2) host.set_ylim(0, 2) ax2.set_ylim(0, 4) ax3.set_ylim(1, 65) host.set_xlabel("Distance") host.set_ylabel("Density") ax2.set_ylabel("Temperature") ax3.set_ylabel("Velocity") color1, color2, color3 = plt.cm.viridis([0, .5, .9]) p1 = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], color=color1, label="Density") p2 = ax2.plot( [0, 1, 2], [0, 3, 2], color=color2, label="Temperature") p3 = ax3.plot( [0, 1, 2], [50, 30, 15], color=color3, label="Velocity") host.legend(handles=p1+p2+p3, loc='best') # right, left, top, bottom ax3.spines['right'].set_position(('outward', 60)) # no x-ticks host.xaxis.set_ticks([]) # Alternatively (more verbose): # host.tick_params( # axis='x', # changes apply to the x-axis # which='both', # both major and minor ticks are affected # bottom=False, # ticks along the bottom edge are off) # labelbottom=False) # labels along the bottom edge are off # sometimes handy: direction='in' # Move "Velocity"-axis to the left # ax3.spines['left'].set_position(('outward', 60)) # ax3.spines['left'].set_visible(True) # ax3.spines['right'].set_visible(False) # ax3.yaxis.set_label_position('left') # ax3.yaxis.set_ticks_position('left') host.yaxis.label.set_color(p1[0].get_color()) ax2.yaxis.label.set_color(p2[0].get_color()) ax3.yaxis.label.set_color(p3[0].get_color()) # For professional typesetting, e.g. LaTeX, use .pgf or .pdf # For raster graphics use the dpi argument. E.g. '[...].png", dpi=300)' plt.savefig("pyplot_multiple_y-axis.pdf", bbox_inches='tight') # bbox_inches='tight': Try to strip excess whitespace # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.savefig.html
如果我理解正确,您可能会对Matplotlib画廊中的此示例感兴趣。
上面的Yann的评论提供了一个类似的例子。
编辑 - 修复上面的链接。与Matplotlib画廊中的代码相对应:
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot import mpl_toolkits.axisartist as AA import matplotlib.pyplot as plt host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes) plt.subplots_adjust(right=0.75) par1 = host.twinx() par2 = host.twinx() offset = 60 new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right", axes=par2, offset=(offset, 0)) par2.axis["right"].toggle(all=True) host.set_xlim(0, 2) host.set_ylim(0, 2) host.set_xlabel("Distance") host.set_ylabel("Density") par1.set_ylabel("Temperature") par2.set_ylabel("Velocity") p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density") p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature") p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity") par1.set_ylim(0, 4) par2.set_ylim(1, 65) host.legend() host.axis["left"].label.set_color(p1.get_color()) par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color()) par2.axis["right"].label.set_color(p3.get_color()) plt.draw() plt.show() #plt.savefig("Test")