辅助轴

有时我们希望在绘图中添加辅助轴，例如将同一绘图中的弧度转换为度数。我们可以通过创建子轴，并通过 axes.Axes.secondary_xaxis 和 axes.Axes.secondary_yaxis 来使其中只有一个轴可见来实现。该辅助轴可以具有与主轴不同的比例，方法是在 functions 关键字参数中提供一个包含正向和逆向转换函数的元组。

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，辅助轴在 Axes 坐标空间中绘制。我们还可以提供一个自定义变换，将其放置在不同的坐标空间中。这里我们将轴放置在数据坐标系中的 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（在对数-对数刻度中）的情况。

注意

在这种情况下，父级的 xscale 是对数的，因此子级也设置为对数。

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()

有时我们希望以一种与数据无关的方式来关联轴，并且这种关联是通过经验得出的。在这种情况下，我们可以将正向和逆向转换函数设置为从一个数据集到另一个数据集的线性插值。

注意

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

在 NumPy 线性插值 ( numpy.interp ) 的特定情况下，可以通过提供可选的关键字参数 left、right 来任意地强制执行此条件，使得数据范围之外的值被映射到远超绘图限制之外的值。

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 np.datetime64 转换为 X 轴上的年积日，并将摄氏度转换为华氏度转换为 Y 轴。注意添加了第三个 Y 轴，以及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()

参考资料

本示例展示了以下函数、方法、类和模块的用法

• matplotlib.axes.Axes.secondary_xaxis

• matplotlib.axes.Axes.secondary_yaxis