Matplotlib Twinx

Matplotlib è un'espansione numerica - analitica per il pacchetto numpy in Python. La classe Axes definisce l'insieme di punti e include la maggior parte dei componenti grafici: asse, marchio, annotazione, polilinea, ecc. Gli oggetti Axes coinvolgono un processo che supporta le chiamate di funzione. Per sviluppare un doppio assi che condivide l'asse x, basta utilizzare gli assi.Metodo Twinx () nella sezione Axes del pacchetto Matplotlib. Diamo un'occhiata alla funzione Twinx () in dettaglio.

Uso degli assi.Metodo Twinx ():

In questo passaggio, vediamo come utilizzare la funzione Twinx (). Questo metodo crea doppi assi che condividono l'asse x.

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
Importa Numpy come NP
def gfg1 (temp):
Ritorno (6. / 10.) * (temp - 40)
def gfg2 (ax1):
y1, y2 = ax1.get_ylim ()
ax_twin .set_ylim (GFG1 (Y1), GFG1 (Y2))
ax_twin .figura.tela.disegno()
Fig, ax1 = PLT.sottotrame ()
ax_twin = ax1.Twinx ()
ax1.callbacks.Connect ("Ylim_Changed", GFG2)
ax1.Trama (NP.Linspace (-60, 100, 200))
ax1.set_xlim (50, 150)
ax1.set_ylabel ('y-axis')
ax_twin .set_ylabel ('y-axis')
Fico.Suptitle ('Figura \ n \ n', fontWeight = "Bold")
Plt.spettacolo()

Il primo passo prima di scrivere il programma è introdurre matplotlib.Pyplot come plt e numpy come np. Definiamo l'oggetto e chiamiamo la funzione che restituisce il valore di temperatura. Definiamo anche GFG2 e contiene un oggetto.

Chiamiamo la funzione get_ylim () per specificare il limite dell'asse y. Forniamo argomenti 'GFG1' e 'GFG2' alla funzione set_ylim (). Dichiariamo un nuovo oggetto Ax_twin.figura.tela.disegno.

Ora plt.La funzione subplots () viene applicata per creare il grafico. Una nuova funzione Ax_twin (). Viene utilizzato per creare assi identici che condividono l'asse x. Abbiamo specificato lo spazio di linea del grafico usando la funzione NP.Linspace () della Biblioteca Numpy.

Inoltre, impostiamo i limiti dell'asse x chiamando il metodo set_xlim (). Dobbiamo impostare le etichette di entrambi i lati dell'asse y applicando il metodo set_label (). Utilizziamo il fig.funzione di supttitle () per definire il titolo del grafico. Il parametro dei pesi font è fornito per questa funzione.

La funzione PLT.show () è chiamato nella terminazione del codice per rappresentare il grafico.

Inserire l'asse y aggiuntivo in matplotlib:

Potremmo utilizzare il metodo Twinx () per generare un secondo asse Y.

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
Fig, Bx = PLT.sottotrame ()
BX.Trama ([2, 4, 6, 8, 10], [1, 3, 9, 11, 1], color = 'Green')
bx1 = bx.Twinx ()
BX1.Trama ([22, 32, 42, 52, 5], [10, 12, 14, 16, 18], color = 'Orange')
Fico.stretto_layout ()
Plt.spettacolo()

Importiamo la libreria richiesta matplotlib.Pyplot come Plt. Prendiamo due variabili, 'fig' e 'bx.'Utilizziamo PLT.sottotrapols () funzioni in cui nessuna riga e colonne è impostata su 1. Oltre a ciò, chiamiamo BX.Plot () funzione per disegnare la prima riga del grafico. Questa funzione contiene due array con set di dati di asse x e asse y separatamente.

Abbiamo anche superato il colore della linea come argomento a questa funzione. Successivamente, applichiamo il BX.Metodo Twinx () per generare un gemello di assi con un asse x reciproco. Per disegnare un'altra riga sul grafico, utilizziamo BX1.Plot () funzione. Qui dichiariamo due array. Questi array sono costituiti da punti dati dell'asse X e dell'asse Y per la seconda riga.

Abbiamo definito il colore per la seconda riga del grafico fornendo parametri di colore al diagramma della funzione (). Disegniamo la seconda riga su BX1. Ora la funzione fig.stretto_layout () è definito in modo da dover impostare la spaziatura tra le linee. Utilizziamo il PLT.Show () funzione per visualizzare il grafico.

Matplotlib Twin Y-axes:

In questo sottotitolo, esploreremo usando Matplotlib in Python per creare una figura con doppi assi Y. Creeremo un diagramma unico contenente diverse scale di variabili in quanto richiediamo una semplice analisi. Il metodo Twinx () in Matplotlib viene utilizzato per creare doppi assi. Diamo un'occhiata a un'istanza in cui si formano doppi assi Y:

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
Importa Numpy come NP
x = np.Arange (5, 20, 1.5)
d1 = np.sin (x)
d2 = np.cos (x)
Fig, cx1 = PLT.sottotrame ()
CX1.set_xlabel ('x')
CX1.set_ylabel ('y1', color = 'black')
CX1.Plot (x, d1, color = 'black')
CX1.tick_params (axis = 'y', etichetta = 'nero')
dx2 = cx1.Twinx ()
DX2.set_ylabel ('y2', color = 'magenta')
DX2.Plot (x, d2, color = 'magenta')
DX2.tick_params (axis = 'y', labelColor = 'magenta')
Plt.spettacolo()

Integriamo le librerie Matplotlib.Pyplot come PLT e Numpy come NP all'inizio del codice. Abbiamo utilizzato la funzione di organizzazione () per specificare i punti dati. Creiamo due variabili per archiviare i set di dati. Per creare il grafico utilizziamo il PLT.funzione sottotrame (). Qui abbiamo anche specificato il titolo dell'asse x e dell'asse y chiamando set_xlabel () e set_ylabel () funzioni.

Possiamo impostare il colore dell'etichetta dell'asse y passando il parametro "colore". Applichiamo il CX1.funzione set () per passare i set di dati dell'asse y. Allo stesso modo, possiamo regolare il colore di questi punti dati. La funzione tick_params () viene utilizzata per tracciare la linea. Include il colore della linea. Inoltre, disegniamo i set di dati tra l'asse X e l'asse Y con l'aiuto della funzione Plot ().

Ora la funzione Twinx () viene applicata per generare un doppio asse Y. Ora impostiamo l'etichetta e il colore dell'asse y della seconda riga. Quindi chiamiamo DX2.funzione set_ylabel (). Il colore dei punti dati della seconda riga dell'asse y è definito dal DX2.Metodo trama (). Impieghiamo il PLT.show () funzione nell'ultimo per mostrare la trama.

Matplotlib dual assi Y con gli stessi dati:

Qui discuteremo di come applicare la funzione Plot () con la funzione Twinx () per creare due assi Y e visualizzarli con dati identici: Importa matplotLib.Pyplot come Plt.

Importa Numpy come NP
a = np.Arange (300)
b = np.sin (a)
Fig, cx1 = PLT.sottotrame ()
CX1.trama (a, b)
CX1.set_xlabel ('x')
CX1.set_ylabel ('y1')
dx2 = cx1.Twinx ()
DX2.set_ylabel ('y2')
Plt.spettacolo()

Dopo aver incluso le librerie, dobbiamo definire i set di dati utilizzando i metodi Numpy () e Sin (). Definiamo un oggetto e quindi utilizziamo la funzione sottotrame () per disegnare un grafico. Oltre a ciò, le etichette dell'asse X e di un asse Y sono specificate utilizzando la funzione set_label ().

Creiamo doppi assi, quindi chiamiamo il metodo Twinx (). A parte questo, definiamo l'etichetta di un altro asse y e alla fine del programma, visualizziamo il grafico usando il PLT.METODO SHOW ().

Conclusione:

In questo tutorial, abbiamo discusso del metodo Matplotlib Twinx () con i loro esempi. Questa funzione crea un doppio asse y che condivide un asse x simile. Impieghiamo questa funzione utilizzando approcci diversi.