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Matplotlib 绘制双轴图

- 创作背景
- 分析思路
- 总结
- 结尾

创作背景 【#|Matplotlib 绘制双轴图】最近本菜鸡想要画一个 双轴图 ，可是直接使用 plt.plot() 实现不了这个功能，无奈，菜嘛，所以只能去 Matplotlib Gallery 寻找一波。
诶，你别说，还真被我给找到了。
分析思路我找到的是这个例子。
诶，你看，这个图画的多好看，而且还符合我们的需求 — 双轴图 ，这个图还把两个轴用不同的颜色区分了一下，妙哉妙哉。

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那让我们阅读一下它的源码，看看哪里可以供我们借鉴。

首先就是平常的不能再平常的 导包 ，导入了 Matplotlib 和 Numpy 两个第三方库，其中 Matplotlib 用来绘图，Numpy 用来生成绘图的数据。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

没了这一步，下边的函数啥的都执行不了。
然后就是 生成绘图数据 。

t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01) data1 = np.exp(t) data2 = np.sin(2 * np.pi * t)

一个是公式y = e t y={e}^{t} y=et ，一个是公式y = s i n ( 2 π t ) y=sin(2 \pi t) y=sin(2πt) 。
区间均为t ∈ [ 0.01 , 10 ] t \in [0.01, 10] t∈[0.01,10] ，且以 0.01 作为 间距 。
下一步是 设置主轴 ，并且 绘制y = e t y={e}^{t} y=et 的图像，还要把轴和曲线设置为 红色 ，有点小秀。

fig, ax1 = plt.subplots()color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('time (s)') ax1.set_ylabel('exp', color=color) ax1.plot(t, data1, color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

其中：
- ax1 即为主轴，用主轴绘图，画出来的图像的 y 轴就是 左边的轴 。
- set_xlabel 就是 设置 x 轴的标签 ，of course，set_ylabel 就是 设置 y 的标签 ，当然咯，是 左边的轴 的标签哦。
- plot 就不用多说了，就是画 折线图 嘛，我相信 xdm 应该都是知道的。
- tick_params 在这里的作用是 设置 y 轴的颜色 ，加了这个才能显示 左边的轴是红色的 。
What’s more，当然是压轴的一步，设置次轴 ，也就是 右边的轴 ，并且绘制曲线。

ax2 = ax1.twinx()color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('sin', color=color) ax2.plot(t, data2, color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

其中
1. ax2 = ax1.twinx() 是最为重要的一步，也是实现双轴图最为核心的一步，让我们看一下官方文档。
  
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  创建并返回 共享 x 轴的第二个轴 ，刻度在 右侧 。这不正是我们的需求吗？
  可能会有小伙伴问为什么是共享 x 轴 而不是共享 y 轴 呢？这个问题的话，这里建议先学一学 数学 ，数学文化，博大精深 。
  这一步我们就得到了 次轴 ax2 也就是 右边的轴 。
2. 然后我们就可以使用这个轴绘制第二条曲线，下边的代码可以参考 ax1 的解析。
最后，就是 绘制图像 咯。

fig.tight_layout() plt.show()

其中，fig.tight_layout() 是用来 自动调整子图的参数 ，因为可能由于各种原因，图片显示的不全，所以要调用这个函数调整一下。