Python中matplotlib如何绘制双Y轴曲线图

这篇文章主要介绍了Python中matplotlib如何绘制双Y轴曲线图，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

前言

双X轴的
可以理解为共享y轴

ax1=ax.twiny()ax1=plt.twiny()

双Y轴的
可以理解为共享x轴

ax1=ax.twinx()ax1=plt.twinx()

自动生成一个例子

x = np.arange(0., np.e, 0.01)y1 = np.exp(-x)y2 = np.log(x)fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)ax1.plot(x, y1)ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)')ax1.set_title("Double Y axis")ax2 = ax1.twinx()  # this is the important functionax2.plot(x, y2, 'r')ax2.set_xlim([0, np.e])ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)')ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x)')plt.show()

例子：画了一个双y轴坐标的图表

# -*- coding: utf-8 -*-#调用包import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#读取文件io=r'E:\工作\专项\白骑士数据验证\白骑士数据汇总表.xlsx'yinka=pd.read_excel(io,sheet_name='YINKA_sample')bqs=pd.read_excel(io,sheet_name='BQS_result')yinka_bqs=pd.merge(yinka,bqs,left_on='no',right_on='no',how='inner')#绘图fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(20, 300))ax.grid()                  #画网格x=total.index-1                 #为什么+1，因为对不齐，所以使用时根据情况编写y=total['var1']ax.plot(x,y,'k--o',alpha=0.5)   #画折线图ax.set_xlim([0,16])             #设置x轴的取值范围          这个可以让x轴与y轴的起点一致ax.set_xticks(np.arange(0,16))  #设置x轴的刻度范围ax.set_xticklabels(np.arange(0,16),rotation=30) #设置x轴上的刻度ax.set_ylim([0,1800])           #同理y轴数值范围ax.set_yticks(range(0,1800,300))#设置y轴的刻度范围ax.set_yticklabels(range(0,1800,300))#设置y轴上的刻度ax.legend(loc='upper left')     #设置ax子图的图例(legend)#新知识点for a,b in zip(x,y):            #设置注释 zip函数是对应关系    ax.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',fontsize=15)#重点ax1=ax.twinx()                  #这个是能够实现双y轴的重点，共享x轴；还有一种是双x轴的图表换成ax.twiny()y1=total[['adopt','reject']]y1.plot.bar(ax=ax1,alpha=0.5)  #这个是matplotlib中条形图的绘制方法，如果使用seaborn绘制方法使用sns.barplot()函数，需要调整很多细节#这里只设置了y轴的刻度，x轴的刻度设置了一下偶尔会出现失败，值得注意的是要将数据对齐ax1.set_ylim([0,1800])ax1.set_yticks(range(0,1800,300))ax1.set_yticklabels(range(0,1800,300))for e,f,w in zip(data_.index,data_[0],data_[1]):    ax1.text(e-1,f,f,ha='center',va='bottom',fontsize=10,color='b')    ax1.text(e-1,w,w,ha='center',va='bottom',fontsize=10,color='g')ax1.legend(loc='best')plt.show()         #养成习惯这个最好写一下##保存图片plt.savefig('path')  #图表输出到本地

结果显示：

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