多組數(shù)據(jù)

在一副圖像中表現(xiàn)多組數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)遇到不同數(shù)據(jù)之間數(shù)據(jù)相差較大的情況，為此可在同一個(gè)坐標(biāo)框中設(shè)置不同的坐標(biāo)刻度，以實(shí)現(xiàn)下圖所示效果。為了實(shí)現(xiàn)這一功能，關(guān)鍵函數(shù)即為twinx。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = 2**x
dy = np.diff(y)
sinx = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()

p1 = ax.bar(x, y, color='blue')
ax.set(xlabel="x", ylabel="y")
ax.yaxis.label.set_color('blue')
ax.tick_params(axis='y', colors="blue")

ax2 = ax.twinx()
p2, = ax2.plot(x[1:], dy, "C1")
ax2.set(ylabel="diff(y)")
ax2.yaxis.label.set_color(p2.get_color())
ax2.tick_params(axis='y', colors=p2.get_color())

ax3 = ax.twinx()
ax3.spines.right.set_position(("axes", 1.2))
p3, = ax3.plot(x, sinx, "C2")
ax3.set(ylabel="sin(x)")
ax3.yaxis.label.set_color(p3.get_color())
ax3.tick_params(axis='y', colors=p3.get_color())

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代碼中，一共有三組y yy軸，分別是主坐標(biāo)軸ax和后續(xù)創(chuàng)建的孿生坐標(biāo)軸ax2和ax3。

先看ax的設(shè)置，主要用到了三個(gè)方法，分別是

• set 用于設(shè)置x , y x,yx,y的坐標(biāo)標(biāo)簽
• yaxis.label.set_color，用于設(shè)置y yy軸坐標(biāo)標(biāo)簽的顏色
• ax.tick_params 設(shè)置坐標(biāo)刻度的顏色，

ax2通過(guò)twinx函數(shù)新增了一個(gè)坐標(biāo)軸，其設(shè)置與ax基本相同，唯一的區(qū)別是，在設(shè)置顏色時(shí)，采用了get_color()函數(shù)，從而直接在圖像中提取顏色。

ax3與ax2還有一個(gè)差別，即在新建坐標(biāo)軸之后，調(diào)用ax3.spines.right.set_position，以設(shè)置刻度線(xiàn)的位置。

雙刻度

除了上面那種多組數(shù)據(jù)的情況，有時(shí)為了照顧不同文化的人群，即使對(duì)一組數(shù)據(jù)可能也要設(shè)計(jì)兩組坐標(biāo)，并采取不同的單位。比如常見(jiàn)的角度制和弧度制，二者互有優(yōu)劣，那么在繪制圖像時(shí)，可以分別將這兩種坐標(biāo)都表現(xiàn)出來(lái)。為此，可直接調(diào)用secondary_xaxis方法來(lái)實(shí)現(xiàn)

x = np.linspace(0,10,101)
y = np.sin(x)

ax = plt.subplot()
ax.plot(x,y)
ax.set_xlabel('angle [rad]')

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

其第一個(gè)參數(shù)為坐標(biāo)位置，可選top, bottom, left和right。第二個(gè)參數(shù)為坐標(biāo)轉(zhuǎn)換函數(shù)。

效果如下

坐標(biāo)共享

有時(shí)需要在一個(gè)圖像中使用多個(gè)坐標(biāo)，而有的時(shí)候則剛好有相反的需求，當(dāng)一個(gè)圖像中有多個(gè)子圖時(shí)，若這些子圖坐標(biāo)的含義相同，那么省略一些坐標(biāo)可以讓圖像更加簡(jiǎn)潔，從而有了共用坐標(biāo)的需求。在【plt】中，通過(guò)sharex或者sharey可以起到共享x或y軸坐標(biāo)的作用。示例如下

x = np.linspace(-5,5,100)
ys = [np.sin(x+i) for i in range(5)]

fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True, sharey=True)

axes = axes.reshape(-1)
for i in range(4):
    axes[i].plot(x, ys[i])

plt.show()

效果如下，左上角的子圖沒(méi)有x刻度值，右下角則沒(méi)有y刻度值，右上角則什么坐標(biāo)軸也沒(méi)有。

直接通過(guò)subplots來(lái)創(chuàng)建圖窗和坐標(biāo)軸，盡管用一行代碼解決了很多問(wèn)題，但相應(yīng)地也不夠靈活，而靈活添加坐標(biāo)軸的函數(shù)add_subplot也有sharex和sharey的參數(shù)，但二者并不是布爾型參數(shù)，而是需要輸入希望共享的坐標(biāo)軸?；谶@種方式，也可以提供與上圖相同的解決方案，代碼如下

fig = plt.figure()
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax3.plot(x,ys[2])

ax1 = fig.add_subplot(221, sharex=ax3)
ax1.plot(x,ys[0])
ax1.tick_params(axis="x", labelbottom=False)

ax4 = fig.add_subplot(224, sharey=ax3)
ax4.plot(x,ys[3])
ax4.tick_params(axis="y", labelleft=False)

ax2 = fig.add_subplot(222, sharex=ax4, sharey=ax1)
ax2.plot(x,ys[1])
ax2.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
ax2.tick_params(axis="y", labelleft=False)

plt.show()

到此這篇關(guān)于Python繪圖實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)軸共享與復(fù)用詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python坐標(biāo)軸共享內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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