如何在 Matplotlib 中的第二 Y 轴上添加 Y 轴标签
Suraj Joshi
2024年2月15日
我们可以直接与 axes 对象交互，或者使用 DataFrame.plot 方法在 Matplotlib 中的 y 轴辅助标签上添加 y 轴标签。
与轴对象直接交互
我们可以在 twinx() 函数的帮助下使用两个不同的 axes 对象来绘制带有两个不同 Y 轴的图。现在，我们可以使用第二个 axes 对象来绘制第二个 y 轴变量的图并更新其标签。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.linspace(0, 5, 100)
y1 = np.sin(2 * np.pi * a)
y2 = np.cos(2 * np.pi * a)
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_xlabel("time (s)")
ax1.set_ylabel("sin", color="red")
ax1.plot(a, y1, color=color)
ax1.tick_params(axis="y", labelcolor=color)
ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylabel("cos", color="green")
ax2.plot(a, y2, color=color)
ax2.tick_params(axis="y", labelcolor=color)
fig.tight_layout()
plt.show()
输出：
ax2 = ax1.twinx()
Axes.twinx() 创建一个新的 Axes，其 Y 轴与原始轴相反，在本例中为 ax1。
使用 DataFrame.plot 方法将 y 轴标签添加到辅助 y 轴
我们也可以使用 pandas 将 Y 轴标签添加到第二 Y 轴。当我们在 DataFrame.plot 方法中将 secondary_y 选项设置为 True 时，它将返回可用于设置标签的不同轴。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(
{
"Age": [22, 12, 18, 25, 30],
"Height": [155, 129, 138, 164, 145],
"Weight": [60, 40, 45, 55, 60],
}
)
ax = df.plot(kind="line", x="Age", y="Height", color="DarkBlue")
ax2 = df.plot(kind="line", x="Age", y="Weight", secondary_y=True, color="Red", ax=ax)
ax.set_ylabel("Height")
ax2.set_ylabel("Weight")
plt.tight_layout()
plt.show()
输出：
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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