一组数据的两个y轴标记，对齐两组标记

Question

我已设法在右侧绘制y轴刻度百分比，但标签不具吸引力我想将它们更改为10的倍数。如何更改刻度线以便它们“＃”;重新10 ^ 2％（100％），10 ^ 1％，10 ^ 0％等，但他们仍然匹配左边的蜱？

from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from numpy import nan, arange
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
import sys

twentytwo = {}
twentytwo[60.0] = [578, 85, 14, 5, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

totNEA2014 = 1266

def to_percent(y, position):
    # Ignore the passed in position. This has the effect of scaling the default
    # tick locations.
    s = str(100 * (y/totNEA2014))
    if matplotlib.rcParams['text.usetex'] == True:
        return s + r'$\%$'
    else:
        return s + '%'

# Plot Details
bar_width = 0.18
line_width = 1
opacity = 1.
centre_bar_positions = arange(20)
zeros = [0 for k in range(len(centre_bar_positions))]

# Make bar plots
fig = plt.figure(figsize=[12, 9])
ax1 = fig.add_subplot(111)
bar_60_22 = plt.bar(centre_bar_positions, twentytwo[60.0], bar_width, bottom=10**-1, alpha=opacity, color='green', log=True, label='V < 22')

plt.title("Some Place")
plt.ylabel("Number of NEAs")
plt.xlabel("Number of apparitions")
ax1.set_ylim([ax1.set_ylim()[0], totNEA2014])
ax1.set_yscale("log")
plt.legend(loc='best')

ax2 = ax1.twinx()
ax2.yaxis.set_label_position("right")
plt.bar(centre_bar_positions, zeros, bar_width, bottom=10**-1, color='white', edgecolor='grey', linewidth=line_width, hatch='0', log=True)
ax2.set_ylim([ax1.set_ylim()[0], ax1.set_ylim()[1]])
formatter = FuncFormatter(to_percent)
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.ylabel("Percentage of NEAs discovered in 2014")

plt.xlim([.6, 5.8])
plt.show()

这是我的代码当前生成的内容（我减少了上面代码中的条数）：

Answer 1

我想我明白了。您希望右轴从0到100％并且是对数刻度。我认为这应该可以解决问题。

totNEA2014 = 1266

def to_percent(y, position):
    # Ignore the passed in position. This has the effect of scaling the default
    # tick locations.
    s = str(100 * y)
    if matplotlib.rcParams['text.usetex'] == True:
        return s + r'$\%$'
    else:
        return s + '%'

# Plot Details
bar_width = 0.18
line_width = 1
opacity = 1.
centre_bar_positions = arange(20)
zeros = [0 for k in range(len(centre_bar_positions))]

# Make bar plots
fig = plt.figure(figsize=[12, 9])
ax1 = fig.add_subplot(111)
bar_60_22 = plt.bar(centre_bar_positions, twentytwo[60.0], bar_width, bottom=10**-1, alpha=opacity, color='green', log=True, label='V < 22')

plt.title("Some Place")
plt.ylabel("Number of NEAs")
plt.xlabel("Number of apparitions")
ax1.set_ylim([ax1.set_ylim()[0], totNEA2014])
ax1.set_yscale("log")
plt.legend(loc='best')

ax2 = ax1.twinx()
ax2.yaxis.set_label_position("right")
ax2.set_yscale("log")
ax1.bar(centre_bar_positions, zeros, bar_width, bottom=10**-1, color='white', edgecolor='grey', linewidth=line_width, hatch='0', log=True)
ax2.set_ylim([0.0001, 1])
ax2.set_yticks([0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1.])
formatter = FuncFormatter(to_percent)
ax2.get_yaxis().set_major_formatter(formatter)
plt.ylabel("Percentage of NEAs discovered in 2014")

plt.xlim([.6, 5.8])
plt.show()

请注意，我更改了格式化程序功能以及绘图线（现在只绘制到ax1而不是两个轴）

Answer 2

就像@ julien-spronck一样，我可能不理解你需要什么/你的情节意味着什么，但我同意我会在哪里解决它。如果您只想以不同的格式显示相同的数字（右侧的百分比，左侧的百分比（？）的对数比例），那么

s = str(totNEA2014 * (y/totNEA2014))

收率：

我很疑惑：左手yaxis下降到0.1，但被“NEAs数量”标记; NEAs真的算不上一个吗？你宁愿左手yaxis有计数，0手数，右手yaxis是百分比而不是从0开始？

Answer 3

使用.add_artist(matplotlib.axis.YAxis(ax1))添加额外的轴比使用.twinx()更强大。

使用.twinx()添加额外的 Axes 对象似乎有点过分，只需要一个额外的轴。使用问题中提出的.twinx()也有一个缺点，即第二个轴与数据分离，因此您需要一些黑客使其与数据和另一个轴相对应，例如更改ylim （在其他答案中以各种方式完成） - 但是，一旦在原始轴上更改ylim，这将会中断。

见下文。我更改了to_percent函数中的第一行以获得漂亮的数字格式，并将块调用为＆＃34;添加第二个Y轴＆＃34;。

from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from numpy import nan, arange
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
import sys

twentytwo = {}
twentytwo[60.0] = [578, 85, 14, 5, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

totNEA2014 = 1266

def to_percent(y, position):
    # Ignore the passed in position. This has the effect of scaling the default
    # tick locations.
    s = '%g' % (100 * (y/totNEA2014))
    if matplotlib.rcParams['text.usetex'] == True:
        return s + r'$\%$'
    else:
        return s + '%'

# Plot Details
bar_width = 0.18
line_width = 1
opacity = 1.
centre_bar_positions = arange(20)
zeros = [0 for k in range(len(centre_bar_positions))]

# Make bar plots
fig = plt.figure(figsize=[12, 9])
ax1 = fig.add_subplot(111)
bar_60_22 = plt.bar(centre_bar_positions, twentytwo[60.0], bar_width, bottom=10**-1, alpha=opacity, color='green', log=True, label='V < 22')

plt.title("Some Place")
plt.ylabel("Number of NEAs")
plt.xlabel("Number of apparitions")
ax1.set_ylim([ax1.set_ylim()[0], totNEA2014])
ax1.set_yscale("log")
plt.legend(loc='best')

# ADD SECOND Y-AXIS    
extra_axis = matplotlib.axis.YAxis(ax1)
extra_axis.tick_right()
formatter = FuncFormatter(to_percent)
extra_axis.set_major_formatter(formatter)
extra_axis.set_ticks([totNEA2014*10**p for p in range(-4, 1)])
extra_axis.set_label_text("Percentage of NEAs discovered in 2014")
extra_axis.set_label_position('right')
ax1.add_artist(extra_axis)

plt.xlim([.6, 5.8])
plt.show()