在不同尺度上，如何操作多个x轴以相互对应？

Question

我正在尝试制作类似于：

的颜色幅度图

我有三个包含完全相同数值的数组。

x1 = B-V（-.5到2）

x2 =温度。 （30,000到3000）并且需要是对数刻度

y1 =幅度（因其他人而异）

x1，x2和y1数组都已关联，我想在散点图中将它们一起绘制。

我的代码：

#PLOTS
x1 = bv_array       #B-V
x2 = t_array        #Temperature
y1 = Vavg_array     #Magnitude
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)
#ax1.xlim(-.5,2)
ax1.plot(x1, y1,'b--')
ax2 = ax1.twiny()
ax2.plot(x2, y1, 'go')
ax2.set_xlabel('Temperature')
ax2.invert_xaxis()

#ax2.xscale('log')
#plt.xscale('log')
#plt.scatter(x,y)

#plt.scatter(bv_array, Vavg_array, s = 1)
plt.gca().invert_yaxis()

plt.show()

Answer 1

如果我正确理解你，你应该能够在图形的右边缘选择一个点，轴应该对齐，matplotlib将从那里取出。

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.xlim(-.5,2) # Set it in axis 1 coords

ax1.plot(x1, y1,'b--')
ax2 = ax1.twiny()
ax2.plot(x2, y1, 'go')
ax2.set_xlabel('Temperature')
ax2.invert_xaxis()

ax2.xlim(-2, 3) # Set it in axis 2 coords

要确定该点，请确定哪个轴（线性或对数）沿x轴需要更多“空间”，将其极限设置为最大值，然后将其转换为另一个轴的坐标空间以使用它作为其限制。