Python绘图实现坐标轴共享与复用详解

 更新时间:2024年02月28日 08:43:01   作者:微小冷  
这篇文章主要为大家详细介绍了Python在绘图时如何实现坐标轴共享与复用,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下

多组数据

在一副图像中表现多组数据时,可能会遇到不同数据之间数据相差较大的情况,为此可在同一个坐标框中设置不同的坐标刻度,以实现下图所示效果。为了实现这一功能,关键函数即为twinx。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = 2**x
dy = np.diff(y)
sinx = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()

p1 = ax.bar(x, y, color='blue')
ax.set(xlabel="x", ylabel="y")
ax.yaxis.label.set_color('blue')
ax.tick_params(axis='y', colors="blue")

ax2 = ax.twinx()
p2, = ax2.plot(x[1:], dy, "C1")
ax2.set(ylabel="diff(y)")
ax2.yaxis.label.set_color(p2.get_color())
ax2.tick_params(axis='y', colors=p2.get_color())

ax3 = ax.twinx()
ax3.spines.right.set_position(("axes", 1.2))
p3, = ax3.plot(x, sinx, "C2")
ax3.set(ylabel="sin(x)")
ax3.yaxis.label.set_color(p3.get_color())
ax3.tick_params(axis='y', colors=p3.get_color())

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码中,一共有三组y yy轴,分别是主坐标轴ax和后续创建的孪生坐标轴ax2和ax3。

先看ax的设置,主要用到了三个方法,分别是

  • set 用于设置x , y x,yx,y的坐标标签
  • yaxis.label.set_color,用于设置y yy轴坐标标签的颜色
  • ax.tick_params 设置坐标刻度的颜色,

ax2通过twinx函数新增了一个坐标轴,其设置与ax基本相同,唯一的区别是,在设置颜色时,采用了get_color()函数,从而直接在图像中提取颜色。

ax3与ax2还有一个差别,即在新建坐标轴之后,调用ax3.spines.right.set_position,以设置刻度线的位置。

双刻度

除了上面那种多组数据的情况,有时为了照顾不同文化的人群,即使对一组数据可能也要设计两组坐标,并采取不同的单位。比如常见的角度制和弧度制,二者互有优劣,那么在绘制图像时,可以分别将这两种坐标都表现出来。为此,可直接调用secondary_xaxis方法来实现

x = np.linspace(0,10,101)
y = np.sin(x)

ax = plt.subplot()
ax.plot(x,y)
ax.set_xlabel('angle [rad]')

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

其第一个参数为坐标位置,可选top, bottom, left和right。第二个参数为坐标转换函数。

效果如下

坐标共享

有时需要在一个图像中使用多个坐标,而有的时候则刚好有相反的需求,当一个图像中有多个子图时,若这些子图坐标的含义相同,那么省略一些坐标可以让图像更加简洁,从而有了共用坐标的需求。在【plt】中,通过sharex或者sharey可以起到共享x或y轴坐标的作用。示例如下

x = np.linspace(-5,5,100)
ys = [np.sin(x+i) for i in range(5)]

fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True, sharey=True)

axes = axes.reshape(-1)
for i in range(4):
    axes[i].plot(x, ys[i])

plt.show()

效果如下,左上角的子图没有x刻度值,右下角则没有y刻度值,右上角则什么坐标轴也没有。

直接通过subplots来创建图窗和坐标轴,尽管用一行代码解决了很多问题,但相应地也不够灵活,而灵活添加坐标轴的函数add_subplot也有sharex和sharey的参数,但二者并不是布尔型参数,而是需要输入希望共享的坐标轴。基于这种方式,也可以提供与上图相同的解决方案,代码如下

fig = plt.figure()
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax3.plot(x,ys[2])

ax1 = fig.add_subplot(221, sharex=ax3)
ax1.plot(x,ys[0])
ax1.tick_params(axis="x", labelbottom=False)

ax4 = fig.add_subplot(224, sharey=ax3)
ax4.plot(x,ys[3])
ax4.tick_params(axis="y", labelleft=False)

ax2 = fig.add_subplot(222, sharex=ax4, sharey=ax1)
ax2.plot(x,ys[1])
ax2.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
ax2.tick_params(axis="y", labelleft=False)

plt.show()

到此这篇关于Python绘图实现坐标轴共享与复用详解的文章就介绍到这了,更多相关Python坐标轴共享内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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