使用 Matplotlib 创建双轴图表

简介

本教程将指导你完成使用 Matplotlib 创建简单图表的步骤，Matplotlib 是一个用于数据可视化的 Python 库。我们将使用host_subplot模块创建一个带有两个 y 轴的图表。

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导入必要的模块

第一步是导入绘制图表所需的必要模块。我们将使用numpy生成 x 和 y 数据，使用matplotlib.pyplot创建图表，并使用mpl_toolkits.axes_grid1创建第二个 y 轴。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot

生成数据

接下来，我们需要生成 x 和 y 数据。在这个例子中，我们将生成一个正弦波。

xx = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
yy = np.sin(xx)

创建图表

现在我们可以使用host_subplot函数来创建图表。这个函数会创建一个带有两个 y 轴的子图。

ax = host_subplot(111)
ax.plot(xx, yy)

创建第二个 y 轴

要创建第二个 y 轴，我们需要使用twin函数创建一个新的轴对象。

ax2 = ax.twin()

设置第二个 y 轴的刻度标签

我们可以使用set_xticks函数来设置第二个 y 轴的刻度标签，并将刻度位置和标签作为参数传入。

ax2.set_xticks([0.,.5*np.pi, np.pi, 1.5*np.pi, 2*np.pi],
               labels=["$0$", r"$\frac{1}{2}\pi$",
                       r"$\pi$", r"$\frac{3}{2}\pi$", r"$2\pi$"])

隐藏右侧 y 轴的刻度标签

我们可以使用major_ticklabels.set_visible函数来隐藏右侧 y 轴的刻度标签。

ax2.axis["right"].major_ticklabels.set_visible(False)

显示顶部 y 轴的刻度标签

我们可以使用相同的major_ticklabels.set_visible函数来显示顶部 y 轴的刻度标签。

ax2.axis["top"].major_ticklabels.set_visible(True)

显示图表

最后，我们可以使用show函数来显示我们的图表。

plt.show()

总结

在本教程中，我们学习了如何使用 Matplotlib 创建一个带有两个 y 轴的简单图表。我们使用host_subplot模块来创建图表，并使用mpl_toolkits.axes_grid1模块来创建第二个 y 轴。我们使用numpy生成数据，并使用matplotlib.pyplot显示图表。