无需在 matplotlib 中显式使用轴即可绘制第二个缩放 y 轴的方法

Question

这是我目前使用 matplotlib 进行绘图的方式。我想包括的是第二个轴，它被标记并且只是 y 的倒数。我确实看到了使用两个轴形成的先前答案 - 但是有没有使用下面更简单的 plt 方法的简单方法？

 plt.scatter(chart_dict[chart][0], chart_dict[chart][1], c=colours[count], alpha=1.0, label=chart, lw = 0)
 plt.ylabel(y_lbl)
 plt.xlabel(x_lbl)
 plt.yscale('log')

总而言之，我只是想绘制数据，但对于相同的数据有两个 y 轴。如果我绘制：{x=1, y=10}，我们只有一个点。但是如果我们看一下y轴，我可以看到左边的y对应于10，但在右边，它对应于1/10=1.0。

Answer 1

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1,10,100)
y = x**2
yrep = np.reciprocal(y)

如果你想要重叠的地块，你可以这样做

plt.scatter(x,y,label='x vs y')
plt.scatter(x,yrep,label='x vs reciprocal(y)')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

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这将为您提供x 与y and yrep 的单一情节

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如果您希望它们并排放置在两个地块中，您可以这样做：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
ax.scatter(x,y,label='x vs y')
ax.legend(loc='best')
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.scatter(x,yrep,label='x vs reciprocal(y)')
ax2.legend(loc='best')
fig.show()

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更新：

由于OP的问题一开始并不清楚，因此将以上两个图作为答案。但由于 OP 要求 duplicate yaxis，以下是代码的更新版本：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x,y,label='x vs y',color='red')
ax.legend(loc='best')
ax2 = ax.twinx() # HERE WE USE twinx() to get a scaled yaxis
ax2.scatter(x,y,alpha=0.001) # they don't appear on the plot
ax2.set_ylabel('yreplica')
fig.show()

产生：

Answer 2

您是否正在尝试创建类似 Arrhenius 图的东西，其中在同一轴上有两个刻度，y 和 (1/y)？你可能想看看http://hsugawa.blogspot.com/2010/01/matplotlib-arrhenius-plot.html

我不相信解决方案；如果原始页面消失，则编码为：

""" A function, v(T)=exp(-A/(kB*T)), is displayed as a straight line
on Arrhenius plot where the logarithm of v(T) is plotted
against reciprocal temperature, 1/T.
Some temperatures are manually ticked at the top axis
in the same way illustrated by
axes_grid example code: simple_axisline4.py
http://matplotlib.sourceforge.net/examples/axes_grid/simple_axisline4.html
"""

from scipy.constants import physical_constants
kB=physical_constants['Boltzmann constant in eV/K'][0]

import numpy as np
arange=np.arange
exp=np.exp

tt=arange(18.,501.)
vv=exp(-0.02/(kB*tt))

import matplotlib.pylab as plt
from mpl_toolkits.axes_grid.parasite_axes import SubplotHost

fig=plt.figure(1)
ax1=SubplotHost(fig, 111)
fig.add_subplot(ax1)

ax1.plot(1./tt,vv)
ax1.set_yscale('log')
ax1.set_xlabel('Reciprocal temperature (1/K)')

ax2=ax1.twin() # ax2 is responsible for "top" axis and "right" axis
tticks=np.array([20.,30.,50.,100.,300.])
ax2.set_xticks( [ 1/t for t in tticks ] )
ax2.set_xticklabels(tticks)
ax2.axis["top"].label.set_visible(True)
ax2.set_xlabel('Temperature (K)')
ax2.set_yticks([])

plt.show()

"""
Python 2.5.4 |EPD 5.1.1| (r254:67916, Sep 25 2009, 12:11:02) [MSC v.1310 32 bit (Intel)] on win32
matplotlib 0.99.1.1
"""

Answer 3

您正在寻找的是 ax.secondary_x/yaxis 提示符。

这里是波数到波长的示例：

ax.plot(x,y,label="data")
# Define Function and reciproce function
def w2L(x): #cm-1 in nm
   return 10**7/x
def L2w(x): #nm in cm-1
   return 10**7/x

# Create secondary axis
ax2 = ax.secondary_xaxis('top', functions=(w2L,L2w))
ax2.set_xlabel(r'$\lambda$ / nm') #Name

https://matplotlib.org/3.1.0/gallery/subplots_axes_and_figures/secondary_axis.html