一个图中的两个（或更多）图，在python中具有不同的x轴和y轴刻度

Question

我想在一个轴对象上有3个图形，例如：

#example x- and y-data
x_values1=[1,2,3,4,5]
y_values1=[1,2,3,4,5]

x_values2=[-1000,-800,-600,-400,-200]
y_values2=[10,20,39,40,50]

x_values3=[150,200,250,300,350]
y_values3=[10,20,30,40,50]


#make axes
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)

现在我想将所有三个数据集添加到ax。但是他们不应该共享任何x轴或y轴（从那以后因为不同的尺度，一个会比另一个小。我需要像ax.twinx（），ax.twiny （），但x轴和y轴都必须是独立的。

我想这样做，因为我想把两个附图（和第三个图，类似于第二个图）放在一个图中（“将它们放在彼此的顶部”）。 Plot1 Plot2

然后，我将第二个绘图的x / y标签（和/或刻度，限制）放在右/上，另一个绘图的x / y限制放在底部/左边。我不需要3. plot的x / y标签。

我该怎么做？

Answer 1

这个想法是在同一个位置创建三个子图。为了确保它们被识别为不同的图，它们的属性需要不同 - 实现这一目标的最简单方法就是提供不同的标签，ax=fig.add_subplot(111, label="1")。

其余的只是调整所有轴参数，使得结果图看起来很吸引人。 设置所有参数需要做一些工作，但以下内容可以满足您的需求。

import matplotlib.pyplot as plt

x_values1=[1,2,3,4,5]
y_values1=[1,2,2,4,1]

x_values2=[-1000,-800,-600,-400,-200]
y_values2=[10,20,39,40,50]

x_values3=[150,200,250,300,350]
y_values3=[10,20,30,40,50]


fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111, label="1")
ax2=fig.add_subplot(111, label="2", frame_on=False)
ax3=fig.add_subplot(111, label="3", frame_on=False)

ax.plot(x_values1, y_values1, color="C0")
ax.set_xlabel("x label 1", color="C0")
ax.set_ylabel("y label 1", color="C0")
ax.tick_params(axis='x', colors="C0")
ax.tick_params(axis='y', colors="C0")

ax2.scatter(x_values2, y_values2, color="C1")
ax2.xaxis.tick_top()
ax2.yaxis.tick_right()
ax2.set_xlabel('x label 2', color="C1") 
ax2.set_ylabel('y label 2', color="C1")       
ax2.xaxis.set_label_position('top') 
ax2.yaxis.set_label_position('right') 
ax2.tick_params(axis='x', colors="C1")
ax2.tick_params(axis='y', colors="C1")

ax3.plot(x_values3, y_values3, color="C3")
ax3.set_xticks([])
ax3.set_yticks([])

plt.show()

Answer 2

您还可以标准化数据，使其共享相同的限制，然后“手动”绘制所需的第二个刻度的限制。 此功能将数据标准化为第一组点的限制：

def standardize(data):
    for a in range(2):
        span = max(data[0][a]) - min(data[0][a])
        min_ = min(data[0][a])
        for idx in range(len(data)):
            standardize = (max(data[idx][a]) - min(data[idx][a]))/span
            data[idx][a] = [i/standardize + min_ - min([i/standardize 
                            for i in data[idx][a]]) for i in data[idx][a]]
    return data

然后，绘制数据很容易：

import matplotlib.pyplot as plt
data = [[[1,2,3,4,5],[1,2,2,4,1]], [[-1000,-800,-600,-400,-200], [10,20,39,40,50]], [[150,200,250,300,350], [10,20,30,40,50]]]
limits = [(min(data[1][a]), max(data[1][a])) for a in range(2)]

norm_data = standardize(data)

fig, ax = plt.subplots()

for x, y in norm_data:
    ax.plot(x, y)

ax2, ax3 = ax.twinx(), ax.twiny()
ax2.set_ylim(limits[1])
ax3.set_xlim(limits[0])

plt.show()

由于所有数据点都具有第一组点的限制，我们可以在同一轴上绘制它们。然后，使用所需的第二个x轴和y轴的极限，我们可以设置这两个极限。

Answer 3

在此示例中，您可以在每个x-y轴上绘制多条线，并在每条线上-movflags frag_keyframe+empty_moov。

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