Matplotlib：一条线，以不同单位针对两个相关的 x 轴绘制？

Question

我有一个 y 变量，我试图在图形的顶部和底部绘制两个相关的 x 轴（例如 y="立方体中的事物数"，x1="立方体的边长"，x2="立方体的体积”）。 我在 numpy 数组中有 y、x1、x2。 我的x1和x2之间的关系是一对一单调的，但并不简单，而且它们在不同的方向上增加，比如“边长”和“反体积”。 我试过使用 twiny() 和 twin()，但这些似乎是为绘制不同的 y 变量而设计的。 有任何想法吗？ 谢谢大家！

下面是我正在尝试做的事情的一个例子，除了一行而不是符号。 这个想法是，比如说，sigma=0.4 和 M=2e15 是一个点的等效和可互换的标签。

替代文字 http://img580.imageshack.us/img580/4554/screenshotuy.png

Answer 1

对于不同的 x 尺度，使用twiny() （将其视为“共享 y 轴”）。 一个稍微改编自matplotlib 文档的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# plot f(x)=x for two different x ranges
x1 = np.linspace(0, 1, 50)
x2 = np.linspace(0, 2, 50)
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(x1, x1,'b--')

ax2 = ax1.twiny()
ax2.plot(x2, x2, 'go')

plt.show()

如果您只想要第二个轴，则将第二个数据集绘制为不可见。

ax2.plot(x2, x2, alpha=0)

Answer 2

只是为了完整性：存在“辅助轴”（ matplotlib docs ）：

ax.secondary_xaxis('top', functions=(to_new_axis, from_new_axis))

两个函数

to_new_axis(), from_new_axis()

需要在您当前的单位和不同的单位之间进行适当的缩放。

文档中的代码：

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
x = np.arange(0, 360, 1)
y = np.sin(2 * x * np.pi / 180)
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('angle [degrees]')
ax.set_ylabel('signal')
ax.set_title('Sine wave')

def deg2rad(x):
    return x * np.pi / 180

def rad2deg(x):
    return x * 180 / np.pi

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

在这里，它们以度和弧度为单位显示正弦函数。 如果您没有明确定义的函数来在比例之间切换，您可以使用 numpy 插值：

def forward(x):
    return np.interp(x, xold, xnew)

def inverse(x):
    return np.interp(x, xnew, xold)