Matplotlib: 一条线，绘制在两个不同单位的相关 x 轴上？

Question

我有一个y变量，想把它和两个相关的x轴一起画出来，一个在图的上面，一个在下面（比如说，y是“立方体里的东西数量”，x1是“立方体的边长”，x2是“立方体的体积”）。我把y、x1和x2都放在了numpy数组里。x1和x2之间的关系是一对一的，并且是单调的，但不是简单的，它们的变化方向不同，比如“边长”和“体积的倒数”。我试过用twiny()和twin()，但这些似乎是用来画不同的y变量的。有没有什么好主意？谢谢大家！

下面是我想做的那种图的例子，不过我想用一条线来表示，而不是符号。我的想法是，比如说，sigma=0.4和M=2e15是同一个点的等价和可互换的标签。

alt text http://img580.imageshack.us/img580/4554/screenshotuy.png

Answer 1

为了完整性，

存在一种叫“次坐标轴”的东西（matplotlib 文档）：

ax.secondary_xaxis('top', functions=(to_new_axis, from_new_axis))

这两个函数

to_new_axis(), from_new_axis()

需要在你的当前单位和不同单位之间进行适当的缩放。

文档中的代码：

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
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()

这里，他们展示了正弦函数，单位是度和弧度。

如果你没有明确的函数来在不同的刻度之间转换，你可以使用 numpy 的插值功能：

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

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

Answer 2

对于不同的x轴比例，可以使用 twiny() 这个函数（可以把它理解为“共享y轴”）。下面是一个稍微改编过的例子，来自于 matplotlib的文档：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# plot f(x)=x for two different x ranges
x1 = np.linspace(0, 1, 50)
x2 = np.linspace(0, 2, 50)
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(x1, x1,'b--')

ax2 = ax1.twiny()
ax2.plot(x2, x2, 'go')

plt.show()

如果你只是想要一个第二个轴，可以把第二组数据画成不可见的。

ax2.plot(x2, x2, alpha=0)