多级（嵌套）刻度

有时我们希望轴上有另一层刻度标签，可能用来指示刻度的分组。

Matplotlib 不提供自动执行此操作的方法，但在主轴下方进行注释相对简单。

这些示例使用 Axes.secondary_xaxis，这是一种方法。它的优点是，如果需要，我们可以在执行分组的轴上使用 Matplotlib 定位器和格式化器。

第一个示例创建了一个辅助 xaxis，并使用 Axes.set_xticks 手动添加刻度和标签。请注意，刻度标签的开头有一个换行符（例如 " Oughts"），以将第二级刻度标签放在主刻度标签下方。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib.dates as mdates

rng = np.random.default_rng(19680801)

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained', figsize=(4, 4))

ax.plot(np.arange(30))

sec = ax.secondary_xaxis(location=0)
sec.set_xticks([5, 15, 25], labels=['\nOughts', '\nTeens', '\nTwenties'])

第二个示例向分类轴添加了第二层注释。在这里，我们需要注意，每个动物（类别）都被分配一个整数，因此 cats 位于 x=0，dogs 位于 x=1，依此类推。然后，我们将第二级的刻度放在我们要描绘的动物类别的中间的 x 上。

此示例还通过添加第二个辅助 xaxis，并在动物类别之间的边界处放置长而宽的刻度线，在类别之间添加了刻度线。

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained', figsize=(7, 4))

ax.plot(['cats', 'dogs', 'pigs', 'snakes', 'lizards', 'chickens',
         'eagles', 'herons', 'buzzards'],
        rng.normal(size=9), 'o')

# label the classes:
sec = ax.secondary_xaxis(location=0)
sec.set_xticks([1, 3.5, 6.5], labels=['\n\nMammals', '\n\nReptiles', '\n\nBirds'])
sec.tick_params('x', length=0)

# lines between the classes:
sec2 = ax.secondary_xaxis(location=0)
sec2.set_xticks([-0.5, 2.5, 4.5, 8.5], labels=[])
sec2.tick_params('x', length=40, width=1.5)
ax.set_xlim(-0.6, 8.6)

日期是我们可能希望有第二层刻度标签的另一个常见位置。在最后一个示例中，我们利用了向辅助 xaxis 添加自动定位器和格式化器的能力，这意味着我们不需要手动设置刻度。

此示例也与上述示例不同，因为我们将其放置在主轴下方的 location=-0.075 位置，然后我们将线宽设置为零来隐藏脊柱。这意味着我们的格式化器不再需要前两个示例的回车符。

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained', figsize=(7, 4))

time = np.arange(np.datetime64('2020-01-01'), np.datetime64('2020-03-31'),
                 np.timedelta64(1, 'D'))

ax.plot(time, rng.random(size=len(time)))

# just format the days:
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%d'))

# label the months:
sec = ax.secondary_xaxis(location=-0.075)
sec.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(bymonthday=1))

# note the extra spaces in the label to align the month label inside the month.
# Note that this could have been done by changing ``bymonthday`` above as well:
sec.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('  %b'))
sec.tick_params('x', length=0)
sec.spines['bottom'].set_linewidth(0)

# label the xaxis, but note for this to look good, it needs to be on the
# secondary xaxis.
sec.set_xlabel('Dates (2020)')

plt.show()