python - matplotlib中具有不同比例的多轴

Question

如何在 Matplotlib 中实现多尺度？我不是在谈论针对同一个 x 轴绘制的主轴和次轴，而是像许多趋势一样，它们在同一 y 轴上绘制了不同的比例，并且可以通过它们的颜色来识别。

例如，如果我有 trend1 ([0,1,2,3,4]) 和 trend2 ([5000,6000,7000,8000,9000])要根据时间绘制，并希望两种趋势具有不同的颜色，并且在 Y 轴上具有不同的比例，我如何使用 Matplotlib 来实现这一点？

当我查看 Matplotlib 时，他们说他们现在没有这个，虽然它肯定在他们的愿望 list 上，有没有办法实现这个？

有没有其他的python绘图工具可以做到这一点？

Answer 1

如果我理解了这个问题，您可能会对 this example 感兴趣在 Matplotlib 库中。

Yann 的上述评论提供了一个类似的例子。

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编辑 - 上面的链接已修复。从 Matplotlib 库复制的相应代码:

from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt

host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
plt.subplots_adjust(right=0.75)

par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()

offset = 60
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right", axes=par2,
                                        offset=(offset, 0))

par2.axis["right"].toggle(all=True)

host.set_xlim(0, 2)
host.set_ylim(0, 2)

host.set_xlabel("Distance")
host.set_ylabel("Density")
par1.set_ylabel("Temperature")
par2.set_ylabel("Velocity")

p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density")
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature")
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity")

par1.set_ylim(0, 4)
par2.set_ylim(1, 65)

host.legend()

host.axis["left"].label.set_color(p1.get_color())
par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color())
par2.axis["right"].label.set_color(p3.get_color())

plt.draw()
plt.show()

#plt.savefig("Test")