Python绘图实现坐标轴共享与复用详解
作者：微小冷
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()
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