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Python使用Matplotlib繪制多個(gè)Y軸刻度的代碼示例

更新時(shí)間：2025年01月24日 09:43:30 作者：python收藏家

Matplotlib是一個(gè)功能強(qiáng)大的Python庫(kù),在它的幫助下,我們可以繪制條形圖,圖表,繪圖,比例等,在本文中,我們將嘗試在Matplotlib中繪制多個(gè)Y軸刻度,感興趣的小伙伴跟著小編一起來(lái)看看吧

為什么多個(gè)Y軸刻度很重要？

繪制具有不同單位或測(cè)量尺度的數(shù)據(jù)集時(shí)，需要多個(gè)Y軸尺度，以幫助進(jìn)行清晰的比較而不會(huì)失真。在以下情況下，這是必要的：

不同的單位或測(cè)量尺度：
如果您有多個(gè)具有不同單位或測(cè)量尺度的數(shù)據(jù)集，則使用單獨(dú)的Y軸可以防止失真，并更容易比較趨勢(shì)。
相關(guān)但按比例縮放的數(shù)據(jù)：
當(dāng)您擁有相關(guān)但幅度不同的數(shù)據(jù)集時(shí)，多個(gè)Y軸可以幫助可視化其模式，而無(wú)需一個(gè)數(shù)據(jù)集主導(dǎo)圖。
合并不同數(shù)據(jù)：
如果您需要覆蓋兩個(gè)或多個(gè)具有不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)集（例如，溫度和降雨量），多個(gè)Y軸允許您用自己的尺度表示每個(gè)變量。
突出關(guān)系：
多個(gè)Y軸可用于突出顯示可能具有不同范圍或單位的兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系或相關(guān)性。
避免雜亂：
當(dāng)您有許多數(shù)據(jù)集要顯示時(shí)，使用多個(gè)Y軸可以防止混亂，并使圖更具可讀性。
增強(qiáng)解釋：
在某些情況下，具有多個(gè)Y軸可以通過在不同數(shù)據(jù)集之間提供清晰的視覺分離來(lái)增強(qiáng)圖的可解釋性。

示例基本步驟

導(dǎo)入必要庫(kù)：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.exp(-x)
y3 = 100 * np.cos(x)

我們將創(chuàng)建第一個(gè)Y軸。要?jiǎng)?chuàng)建軸，我們使用Matplotlib。

1.創(chuàng)建第一個(gè)Y軸

fig, ax1 = plt.subplots()

在這里，我們創(chuàng)建了一個(gè)matplotlib圖形和軸“ax1”來(lái)表示第一個(gè)y軸。plt.subplots（基本上用于創(chuàng)建單個(gè)子圖和圖形。

2.在第一個(gè)Y軸上繪制第一個(gè)數(shù)據(jù)集

現(xiàn)在我們的下一步是在第一個(gè)Y軸上繪制第一個(gè)數(shù)據(jù)集。這里，我們繪制了我們定義的第一個(gè)數(shù)據(jù)集“y1”，并在ax1.plot()的幫助下繪制了第一個(gè)Y軸“ax1”。這里我們使用“b”作為顏色，因?yàn)槲覀兿Ｍ撬{(lán)色的，然后我們?cè)O(shè)置X和Y軸的標(biāo)簽。我們還使用了tick_params()將Y軸的顏色設(shè)置為藍(lán)色。

# Create the first plot with the left Y-axis
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 6))
# Plot the first dataset on the first Y-axis
ax1.plot(x, y1, 'b', label='y1 (sin(x))') # Shorthand 'b' for blue color

# Set labels and ticks for the first Y-axis
ax1.set_xlabel('X-axis')
ax1.set_ylabel('y1', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')

# Display the plot
plt.title('Plotting the First Dataset on the First Y-Axis')
plt.show()

3.創(chuàng)建第二個(gè)Y軸

ax2 = ax1.twinx()

在這里，我們使用ax1.twinx()方法創(chuàng)建第二個(gè)軸“ax2”，它將與第一個(gè)Y軸共享相同的X軸。

4.在第二個(gè)Y軸上繪制第二個(gè)數(shù)據(jù)集

我們?cè)谏厦鎰?chuàng)建的第二個(gè)y軸上繪制第二個(gè)數(shù)據(jù)集?，F(xiàn)在我們使用“g”，因?yàn)槲覀兿雽㈩伾O(shè)置為綠色。然后設(shè)置y軸的標(biāo)簽。通過使用tick_params我們可以將Y軸的顏色設(shè)置為綠色?，F(xiàn)在我們將第二組數(shù)據(jù)繪制在第二個(gè)Y軸上。

fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax2.plot(x, y2, 'g', label='y2 (exp(-x))')
ax2.set_ylabel('y2', color='g')
ax2.tick_params('y', colors='g')
# Display the plot
plt.title('Plotting the Second Dataset on the Second Y-Axis')
plt.show()

5.創(chuàng)建第三個(gè)Y軸

ax3 = ax1.twinx()

6.在第三個(gè)Y軸上繪制第三個(gè)數(shù)據(jù)集

fig, ax3 = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax3.plot(x, y3, 'r', label='y3 (100*cos(x))')
ax3.set_ylabel('y3', color='r')
ax3.tick_params('y', colors='r')
# Display the plot
plt.title('Plotting the third Dataset on the third Y-Axis')
plt.show()

7.添加圖例

lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
lines3, labels3 = ax3.get_legend_handles_labels()
lines = lines1 + lines2 + lines3
labels = labels1 + labels2 + labels3

8.添加標(biāo)題并展示

plt.title('Multiple Y-axis Scales')
plt.show()

在這張圖中，我們可以清楚地看到三個(gè)y軸和x軸。

結(jié)論

我們已經(jīng)討論了如何在這個(gè)項(xiàng)目中導(dǎo)入所需的庫(kù)，即matplotlib和numpy，然后我們?yōu)槎鄠€(gè)數(shù)據(jù)集創(chuàng)建了示例數(shù)據(jù)，然后我們討論了第一個(gè)y軸，第二個(gè)y軸，第三個(gè)y軸，在這之間我們利用twinx()函數(shù)來(lái)創(chuàng)建共享同一個(gè)x軸的y軸。然后在添加圖例后，完成了繪制。希望這對(duì)在Matplotlib中創(chuàng)建多個(gè)Y軸刻度有幫助。

以上就是Python使用Matplotlib繪制多個(gè)Y軸刻度的代碼示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python Matplotlib繪制Y軸刻度的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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