通过 Seaborn 绘制 X 轴双绘图

Question

我有 2 个数据集（df3 和 df4，它们分别保存总水头和效率的信息），它们有一个共同的自变量（流速）。

我希望将它们都绘制在同一张图中，但因变量具有不同的 y 轴。我最初将lmplot() 用于多项式顺序功能，但在一个窗口中显示两个图时并不成功。我需要帮助将我的散点图和回归图合并到一个图中，显示数据集之间的重叠。

我使用以下方法生成图表：

ax2.scatter(df3['Flow_Rate_(KG/S)'], df2['Efficiency_%'], color='pink')
ax2.scatter(df4['Flow_Rate_(KG/S)'], df4['Total Head'], color='teal')
plt.show()

将线相互绘制很重要的原因是，为了监控泵的性能，我们需要同时了解泵的总扬程 (M) 和效率 % 以了解关系和随后的退化性能。

我能想到的唯一其他方法是将多项式函数编写为方程，以放入绘图函数的参数中，然后将它们绘制出来。我还没有尝试过这个，但我想在我走这条路之前我会问是否还有其他选择。

Answer 1

让我尝试重新表述这个问题：您有两个具有共同独立值的数据集，但依赖值不同（分别为 f(x)、g(x)）。您想将它们都绘制在同一张图中，但是从属值具有完全不同的范围。因此，您希望有两个不同的 y 轴，每个数据集一个。数据应绘制为散点图，并应为每个数据显示回归线；您对查看回归线比了解或计算回归曲线本身更感兴趣。因此，您尝试使用 seaborn lmplot，但未能将两个数据集放入同一个图中。

如果以上是您要解决的问题，答案可能如下。

lmplot 本质上将regplot 绘制到轴网格。因为您在这里不需要那个轴网格，所以使用regplot 可能更有意义。然后，您可以创建一个轴和一个双轴，并为每个轴绘制一个 regplot。

import numpy as np; np.random.seed(42)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df1 = pd.DataFrame({"x": np.sort(np.random.rand(30)),
                    "f": np.sort(np.random.rayleigh(size=30))})
df2 = pd.DataFrame({"x": np.sort(np.random.rand(30)),
                    "g": 500-0.1*np.sort(np.random.rayleigh(20,size=30))**2})

fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twinx()
sns.regplot(x="x", y="f", data=df1, order=2, ax=ax)
sns.regplot(x="x", y="g", data=df2, order=2, ax=ax2)


ax2.legend(handles=[a.lines[0] for a in [ax,ax2]], 
           labels=["f", "g"])
plt.show()