Matplotlib：将两个 y 轴围绕零对齐

Question

我有一个共享 x 轴上有两个 y 轴的图，我想让它们在 y=0 处对齐，以便我可以绘制一条水平线来突出显示零刻度。 目前两个轴没有对齐，我必须画两条线，这很糟糕。 我怎样才能做到这一点？



Answer 1

我有一个在共享x轴上有两个y轴的图，我想使它们在y = 0处对齐，以便我可以画一条水平线以突出显示零刻度。 当前两个轴未对齐，我必须绘制两条直线，这很糟糕。 我怎样才能做到这一点？



Answer 2

我有一个在共享x轴上有两个y轴的图，我想使它们在y = 0处对齐，以便我可以画一条水平线以突出显示零刻度。 当前两个轴未对齐，我必须绘制两条直线，这很糟糕。 我怎样才能做到这一点？



Answer 3

我有一个在共享x轴上有两个y轴的图，我想使它们在y = 0处对齐，以便我可以画一条水平线以突出显示零刻度。 当前两个轴未对齐，我必须绘制两条直线，这很糟糕。 我怎样才能做到这一点？



Answer 4

这是另一种方式，我认为它更通用。

import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

def align_zeros(axes):

    ylims_current = {}   #  Current ylims
    ylims_mod     = {}   #  Modified ylims
    deltas        = {}   #  ymax - ymin for ylims_current
    ratios        = {}   #  ratio of the zero point within deltas

    for ax in axes:
        ylims_current[ax] = list(ax.get_ylim())
                        # Need to convert a tuple to a list to manipulate elements.
        deltas[ax]        = ylims_current[ax][1] - ylims_current[ax][0]
        ratios[ax]        = -ylims_current[ax][0]/deltas[ax]
    
    for ax in axes:      # Loop through all axes to ensure each ax fits in others.
        ylims_mod[ax]     = [np.nan,np.nan]   # Construct a blank list
        ylims_mod[ax][1]  = max(deltas[ax] * (1-np.array(list(ratios.values()))))
                        # Choose the max value among (delta for ax)*(1-ratios),
                        # and apply it to ymax for ax
        ylims_mod[ax][0]  = min(-deltas[ax] * np.array(list(ratios.values())))
                        # Do the same for ymin
        ax.set_ylim(tuple(ylims_mod[ax]))

x = np.array(range(1,11))
y1 = 5*x-10
y2 = -10*x+5

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(x,y1,'r',label='y1')
ax1.set_ylabel('y1')

ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x,y2,'g',label='y2')
ax2.set_ylabel('y2')

align_zeros([ax1,ax2])

ax1.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')

plt.show()

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