matplotlib：如何添加透明背景的第二坐标轴？

Question

定义数据

x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y = 2*np.sin(x)

绘图

fig = plt.figure()
ax = plt.axes()
fig.add_subplot(ax)
ax.plot(x,y)

添加第二个坐标轴

newax = plt.axes(axisbg='none')

我遇到了一个错误，提示 ValueError: Unknown element o，尽管这和我接下来要描述的做的事情是一样的。我也发现这样做是可以的（没有错误），也能实现同样的效果：

newax = plt.axes()
fig.add_subplot(newax)
newax.set_axis_bgcolor('none')

不过，这样做会把原始图形的背景颜色变成“灰色”（或者说图形的背景颜色变成其他颜色）？我不太明白，因为我以为这样做会让新的坐标轴背景透明，只显示坐标轴和图形周围的框。即使我换个顺序，结果也是一样：

plt.close('all')
fig = plt.figure()
newax = plt.axes()
fig.add_subplot(newax)
newax.set_axis_bgcolor('none')
ax = plt.axes()
fig.add_subplot(ax)
ax.plot(x,y)

这让我感到惊讶，因为我以为一个背景会覆盖在另一个上，但无论如何，似乎是新的坐标轴背景在显示（或者至少这是我看到的颜色）。

这到底是怎么回事呢？

Answer 1

其实你并不是在添加一个新的坐标轴。

Matplotlib 检测到那个位置已经有一个图形在了，所以它返回的是原来的图形，而不是一个新的坐标轴对象。

（你可以自己检查一下。ax 和 newax 会是同一个对象。）

虽然可能没有必要这样做，但如果你真的想要，下面是方法。

（另外，不要先调用 newax = plt.axes() 然后再调用 fig.add_subplot(newax)，这样做是重复的。）

补充：在更新版的 matplotlib（我想是 >=1.2）中，你可以通过在 fig.add_subplot 中使用 label 参数来实现和下面示例相同的效果。例如：newax = fig.add_subplot(111, label='some unique string')

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

# If you just call `plt.axes()` or equivalently `fig.add_subplot()` matplotlib  
# will just return `ax` again. It _won't_ create a new axis unless we
# call fig.add_axes() or reset fig._seen
newax = fig.add_axes(ax.get_position(), frameon=False)

ax.plot(range(10), 'r-')
newax.plot(range(50), 'g-')
newax.axis('equal')

plt.show()

当然，这看起来很糟糕，但这正是你想要的……

我从你之前的问题猜测，你只是想添加第二个 x 轴？如果是这样，那就是完全不同的事情了。

如果你想让 y 轴相互关联，可以这样做（有点啰嗦……）：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
newax = ax.twiny()

# Make some room at the bottom
fig.subplots_adjust(bottom=0.20)

# I'm guessing you want them both on the bottom...
newax.set_frame_on(True)
newax.patch.set_visible(False)
newax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
newax.xaxis.set_label_position('bottom')
newax.spines['bottom'].set_position(('outward', 40))

ax.plot(range(10), 'r-')
newax.plot(range(21), 'g-')

ax.set_xlabel('Red Thing')
newax.set_xlabel('Green Thing')

plt.show()

如果你想要一个隐藏的、不关联的 y 轴，以及一个全新的 x 轴，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)

newax = fig.add_axes(ax.get_position())
newax.patch.set_visible(False)
newax.yaxis.set_visible(False)

for spinename, spine in newax.spines.iteritems():
    if spinename != 'bottom':
        spine.set_visible(False)

newax.spines['bottom'].set_position(('outward', 25))

ax.plot(range(10), 'r-')

x = np.linspace(0, 6*np.pi)
newax.plot(x, 0.001 * np.cos(x), 'g-')

plt.show()

注意，任何在 newax 上绘制的图形的 y 轴值是不会显示的。

如果你愿意，你甚至可以更进一步，拥有独立的 x 轴和 y 轴（我不太确定这样做的意义，但看起来挺酷的……）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2, right=0.85)

newax = fig.add_axes(ax.get_position())
newax.patch.set_visible(False)

newax.yaxis.set_label_position('right')
newax.yaxis.set_ticks_position('right')

newax.spines['bottom'].set_position(('outward', 35))

ax.plot(range(10), 'r-')
ax.set_xlabel('Red X-axis', color='red')
ax.set_ylabel('Red Y-axis', color='red')

x = np.linspace(0, 6*np.pi)
newax.plot(x, 0.001 * np.cos(x), 'g-')

newax.set_xlabel('Green X-axis', color='green')
newax.set_ylabel('Green Y-axis', color='green')


plt.show()

你也可以在图的底部添加一个额外的脊柱。有时候这样更简单，尤其是当你不想在上面显示刻度或数字时。虽然我不想过多宣传自己的回答，但这里有个示例：如何在 matplotlib 中绘制多个 X 或 Y 轴？

最后，如果你想通过特定的变换将不同的 x 轴和 y 轴关联起来，一定要看看 寄生坐标轴示例。