Matplotlib Twinx

Matplotlib é uma expansão analítica numérica para o pacote Numpy no Python. A classe Axes define o conjunto de pontos e inclui a maioria dos componentes gráficos: eixo, marca, anotação, poliline, etc. Os objetos de eixos envolvem um processo que suporta chamadas de função. Para desenvolver um eixos duplos que compartilham o eixo x, apenas utilize os eixos.método twinx () na seção eixos do pacote matplotlib. Vamos dar uma olhada na função twinx () em detalhes.

Uso de eixos.Método Twinx ():

Nesta etapa, vemos como utilizar a função twinx (). Este método cria eixos duplos que compartilham o eixo x.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
Def GFG1 (temp):
retornar (6. / 10.) * (Temp - 40)
Def Gfg2 (AX1):
y1, y2 = ax1.get_ylim ()
ax_twin .set_ylim (gfg1 (y1), gfg1 (y2))
ax_twin .figura.tela.empate()
Fig, AX1 = PLT.subtramas ()
ax_twin = ax1.Twinx ()
AX1.retornos de chamada.Connect ("ylim_changed", gfg2)
AX1.Lote (NP.Linspace (-60, 100, 200))
AX1.set_xlim (50, 150)
AX1.set_ylabel ('y-eixo')
ax_twin .set_ylabel ('y-eixo')
Figo.Suptitle ('Figura \ n \ n', fontweight = "Bold")
plt.mostrar()

O primeiro passo antes de escrever o programa é apresentar o Matplotlib.pyplot tão plt e numpy quanto np. Definimos o objeto e chamamos a função que retorna o valor da temperatura. Também definimos GFG2 e ele contém um objeto.

Chamamos a função get_ylim () para especificar o limite do eixo y. Fornecemos argumentos 'gfg1' e 'gfg2' para a função set_ylim (). Declaramos um novo objeto ax_twin.figura.tela.empate.

Agora plt.A função subparcela () é aplicada para criar o gráfico. Uma nova função ax_twin () função. É usado para fazer eixos idênticos que compartilham o eixo x. Especificamos o espaço de linha do gráfico usando a função NP.linspace () da biblioteca Numpy.

Além disso, definimos os limites do eixo x chamando o método set_xlim (). Temos que definir os rótulos de ambos os lados do eixo y aplicando o método set_label (). Nós utilizamos o figo.função Suptitle () para definir o título do gráfico. O parâmetro do peso -font é fornecido para esta função.

A função plt.show () é chamado no término do código para representar o gráfico.

Insira o eixo y adicional em matplotlib:

Poderíamos utilizar o método twinx () para gerar um segundo eixo y.

importar matplotlib.pyplot como plt
fig, bx = pLT.subtramas ()
bx.plotagem ([2, 4, 6, 8, 10], [1, 3, 9, 11, 1], cor = 'verde')
bx1 = bx.Twinx ()
BX1.plotagem ([22, 32, 42, 52, 5], [10, 12, 14, 16, 18], cor = 'laranja')
Figo.Fight_Layout ()
plt.mostrar()

Nós importamos a biblioteca necessária matplotlib.pyplot como plt. Tomamos duas variáveis, 'fig' e 'bx.'Nós utilizamos PLT.Subparcelas () funções onde nenhuma linha e colunas são definidas como 1. Além disso, chamamos o BX.plot () função para desenhar a primeira linha do gráfico. Esta função contém duas matrizes com conjuntos de dados de eixo x e y separadamente.

Também passamos a cor da linha como argumento para esta função. Em seguida, aplicamos o BX.método twinx () para gerar um gêmeo de eixos com um eixo x mútuo. Para desenhar outra linha no gráfico, utilizamos o BX1.plot () função. Aqui declaramos duas matrizes. Essas matrizes consistem em pontos de dados do eixo x e y para a segunda linha.

Definimos a cor da segunda linha do gráfico, fornecendo parâmetros de cores para o plot de função (). Nós desenhamos a segunda linha no BX1. Agora a função fig.dight_layout () é definido para que tenhamos que definir o espaçamento entre as linhas. Nós utilizamos o PLT.Mostrar () Função para exibir o gráfico.

Matplotlib Twin-Aixes:

Nesta subposição, exploraremos usando o Matplotlib em Python para criar uma figura com eixos Y Twin. Vamos criar um gráfico exclusivo contendo diferentes escalas de variáveis, pois exigimos uma análise simples. O método twinx () em matplotlib está sendo usado para fazer eixos duplos. Vejamos uma instância em que os eixos y duplos são formados:

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
x = np.Arange (5, 20, 1.5)
d1 = np.pecado (x)
d2 = np.cos (x)
Fig, Cx1 = PLT.subtramas ()
cx1.set_xlabel ('x')
cx1.set_ylabel ('y1', color = 'preto')
cx1.plot (x, d1, cor = 'preto')
cx1.tick_params (axis = 'y', labelcolor = 'preto')
dx2 = cx1.Twinx ()
dx2.set_ylabel ('y2', color = 'magenta')
dx2.plot (x, d2, cor = 'magenta')
dx2.tick_params (axis = 'y', labelcolor = 'magenta')
plt.mostrar()

Nós integram as bibliotecas matplotlib.pyplot tão plt e numpy quanto np no início do código. Usamos a função Arrange () para especificar os pontos de dados. Criamos duas variáveis ​​para armazenar os conjuntos de dados. Para criar o gráfico, utilizamos o PLT.Função subparcela (). Aqui também especificamos o título do eixo x e do eixo Y chamando as funções set_xlabel () e set_ylabel ().

Podemos definir a cor do rótulo do eixo y passando o parâmetro 'cor'. Aplicamos o CX1.Set () Função para passar os conjuntos de dados do eixo y. Da mesma forma, podemos ajustar a cor desses pontos de dados. A função tick_params () é usada para plotar a linha. Inclui a cor da linha. Além disso, desenhamos os conjuntos de dados entre o eixo x e o segundo eixo y com a ajuda da função plot ().

Agora a função Twinx () é aplicada para gerar um eixo y duplo. Agora definimos o rótulo e a cor do eixo y da segunda linha. Então, chamamos o dx2.função set_ylabel (). A cor dos pontos de dados da segunda linha do eixo y é definida pelo DX2.Método plot (). Empregamos o PLT.Show () função no último para mostrar o enredo.

Matplotlib dual-exes com os mesmos dados:

Aqui, discutiremos como aplicar a função plot () com a função twinx () para fazer eixos y gêmeos e visualizá-los com dados idênticos: importar matplotlib.pyplot como plt.

importar numpy como np
a = np.ARANGE (300)
b = np.pecado (a)
Fig, Cx1 = PLT.subtramas ()
cx1.enredo (a, b)
cx1.set_xlabel ('x')
cx1.set_ylabel ('y1')
dx2 = cx1.Twinx ()
dx2.set_ylabel ('y2')
plt.mostrar()

Depois de incluir as bibliotecas, devemos definir os conjuntos de dados usando métodos Numpy () e Sin (). Definimos um objeto e, em seguida, empregamos a função subparcela () para desenhar um gráfico. Além disso, os rótulos do eixo x e um eixo y são especificados usando a função set_label ().

Criamos eixos duplos, por isso chamamos o método twinx (). Além disso, definimos o rótulo de outro eixo y e, no final do programa, exibimos o gráfico usando o PLT.Método Show ().

Conclusão:

Neste tutorial, discutimos o método Matplotlib Twinx () com seus exemplos. Esta função cria um eixo y duplo que compartilha um eixo x semelhante. Empregamos essa função utilizando diferentes abordagens.