次要轴#

有时我们希望在图上有一个次要轴，例如在同一图上将弧度转换为度数。我们可以通过使用 axes.Axes.secondary_xaxis 和 axes.Axes.secondary_yaxis 创建只有一个轴可见的子轴来实现这一点。这个次要轴可以与主轴有不同的比例，方法是将一个正向和一个反向转换函数以元组形式提供给 functions 关键字参数：

import datetime

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
x = np.arange(0, 360, 1)
y = np.sin(2 * x * np.pi / 180)
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('angle [degrees]')
ax.set_ylabel('signal')
ax.set_title('Sine wave')


def deg2rad(x):
    return x * np.pi / 180


def rad2deg(x):
    return x * 180 / np.pi


secax = ax.secondary_xaxis('top', functions=(deg2rad, rad2deg))
secax.set_xlabel('angle [rad]')
plt.show()

默认情况下，次坐标轴是在 Axes 坐标空间中绘制的。我们也可以提供一个自定义变换来将其放置在不同的坐标空间中。这里我们将坐标轴放置在数据坐标中的 Y = 0 处。

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
x = np.arange(0, 10)
np.random.seed(19680801)
y = np.random.randn(len(x))
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_title('Random data')

# Pass ax.transData as a transform to place the axis relative to our data
secax = ax.secondary_xaxis(0, transform=ax.transData)
secax.set_xlabel('Axis at Y = 0')
plt.show()

以下是将波数转换为波长的情况，采用对数-对数刻度。

备注

在这种情况下，父级的 xscale 是 logarithmic，因此子级也被设置为 logarithmic。

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
x = np.arange(0.02, 1, 0.02)
np.random.seed(19680801)
y = np.random.randn(len(x)) ** 2
ax.loglog(x, y)
ax.set_xlabel('f [Hz]')
ax.set_ylabel('PSD')
ax.set_title('Random spectrum')


def one_over(x):
    """Vectorized 1/x, treating x==0 manually"""
    x = np.array(x, float)
    near_zero = np.isclose(x, 0)
    x[near_zero] = np.inf
    x[~near_zero] = 1 / x[~near_zero]
    return x


# the function "1/x" is its own inverse
inverse = one_over


secax = ax.secondary_xaxis('top', functions=(one_over, inverse))
secax.set_xlabel('period [s]')
plt.show()

有时我们希望在从一个数据集到另一个数据集的临时变换中关联轴，这种变换是基于经验推导的。在这种情况下，我们可以将正向和反向变换函数设置为从一个数据集到另一个数据集的线性插值。

备注

为了正确处理数据边界，映射函数（在本例中为 forward 和 inverse）需要在标称绘图限制之外定义。

在 numpy 线性插值的特定情况下，numpy.interp，可以通过提供可选的关键字参数 left、right 来任意强制执行此条件，使得数据范围外的值被映射到图表限制之外。

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
xdata = np.arange(1, 11, 0.4)
ydata = np.random.randn(len(xdata))
ax.plot(xdata, ydata, label='Plotted data')

xold = np.arange(0, 11, 0.2)
# fake data set relating x coordinate to another data-derived coordinate.
# xnew must be monotonic, so we sort...
xnew = np.sort(10 * np.exp(-xold / 4) + np.random.randn(len(xold)) / 3)

ax.plot(xold[3:], xnew[3:], label='Transform data')
ax.set_xlabel('X [m]')
ax.legend()


def forward(x):
    return np.interp(x, xold, xnew)


def inverse(x):
    return np.interp(x, xnew, xold)


secax = ax.secondary_xaxis('top', functions=(forward, inverse))
secax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator())
secax.set_xlabel('$X_{other}$')

plt.show()

最后一个示例将 x 轴上的 np.datetime64 转换为年积日，并将 y 轴上的摄氏度转换为华氏度。注意增加了第三个 y 轴，并且可以使用浮点数作为位置参数来放置它。

dates = [datetime.datetime(2018, 1, 1) + datetime.timedelta(hours=k * 6)
         for k in range(240)]
temperature = np.random.randn(len(dates)) * 4 + 6.7
fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')

ax.plot(dates, temperature)
ax.set_ylabel(r'$T\ [^oC]$')
ax.xaxis.set_tick_params(rotation=70)


def date2yday(x):
    """Convert matplotlib datenum to days since 2018-01-01."""
    y = x - mdates.date2num(datetime.datetime(2018, 1, 1))
    return y


def yday2date(x):
    """Return a matplotlib datenum for *x* days after 2018-01-01."""
    y = x + mdates.date2num(datetime.datetime(2018, 1, 1))
    return y


secax_x = ax.secondary_xaxis('top', functions=(date2yday, yday2date))
secax_x.set_xlabel('yday [2018]')


def celsius_to_fahrenheit(x):
    return x * 1.8 + 32


def fahrenheit_to_celsius(x):
    return (x - 32) / 1.8


secax_y = ax.secondary_yaxis(
    'right', functions=(celsius_to_fahrenheit, fahrenheit_to_celsius))
secax_y.set_ylabel(r'$T\ [^oF]$')


def celsius_to_anomaly(x):
    return (x - np.mean(temperature))


def anomaly_to_celsius(x):
    return (x + np.mean(temperature))


# use of a float for the position:
secax_y2 = ax.secondary_yaxis(
    1.2, functions=(celsius_to_anomaly, anomaly_to_celsius))
secax_y2.set_ylabel(r'$T - \overline{T}\ [^oC]$')


plt.show()

参考文献

本示例展示了以下函数、方法、类和模块的使用：

脚本总运行时间： (0 分钟 1.188 秒)

由 Sphinx-Gallery 生成的图库