Question

我有一个y变量，我试图在图的顶部和底部绘制两个相关的x轴（例如，y =“立方体中的数量”，x1 =“立方体的边长”， x2 =“立方体的体积”）。我在yumpy数组中有y，x1，x2。我的x1和x2之间的关系是一对一和单调的，但不是简单的，它们在不同的方向上增加，如“边长”和“反向体积”。我尝试过使用twiny（）和twin（），但这些似乎是为了绘制不同的y变量而设计的。有任何想法吗？谢谢大家！

以下是我尝试做的事情的一个例子，除了一行而不是符号。这个想法是，例如，sigma = 0.4和M = 2e15是等价的，可互换的标签是一个点。

alt text http://img580.imageshack.us/img580/4554/screenshotuy.png

Answer 1

对于不同的x-scale，使用twiny()（将其视为“共享的y轴”）。一个稍微改编自matplotlib documentation的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# plot f(x)=x for two different x ranges
x1 = np.linspace(0, 1, 50)
x2 = np.linspace(0, 2, 50)
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(x1, x1,'b--')

ax2 = ax1.twiny()
ax2.plot(x2, x2, 'go')

plt.show()

如果您只是想要第二个轴，则将第二个数据集绘制为不可见。

ax2.plot(x2, x2, alpha=0)

Answer 2

仅出于完整性考虑：存在“辅助轴”（matplotlib docs）：

ax.secondary_xaxis('top', functions=(to_new_axis, from_new_axis))

两个功能

to_new_axis(), from_new_axis()

需要在当前单位和不同单位之间进行适当的缩放。

文档中的代码：

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
x = np.arange(0, 360, 1)
y = np.sin(2 * x * np.pi / 180)
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('angle [degrees]')
ax.set_ylabel('signal')
ax.set_title('Sine wave')

def deg2rad(x):
    return x * np.pi / 180

def rad2deg(x):
    return x * 180 / np.pi

secax = ax.secondary_xaxis('top', functions=(deg2rad, rad2deg))
secax.set_xlabel('angle [rad]')
plt.show()

在这里，它们以度和弧度为单位显示窦功能。如果您没有定义明确的功能可以在小数位之间进行切换，则可以使用numpy插值：

def forward(x):
    return np.interp(x, xold, xnew)

def inverse(x):
    return np.interp(x, xnew, xold)

Matplotlib：一行，以不同单位的两个相关x轴绘制？

2 个答案: