你好
我正在尝试创建在y轴上合并两组平行转换比例的绘图；使用以下两种不同的样式：
偏移（“寄生”）y轴和
重叠/共享Y轴
以在所附的示例图片中复制左侧y轴的样式。
我想找到生成上述两个示例图的最简单的通用方法，它还允许我通过将两组单位之间的关系定义为函数来生成y轴转换比例（在此示例中：mmHg = kPa * 7.5）。
如果可以添加这些示例中显示的第三个右手y轴（蒸气浓度和水含量），而这些左手y轴与左手的刻度无关，那么这将是一个好处。
我已经阅读了相关的stackoverflow.com帖子和使用twinx和twiny函数使用多个x和y轴的示例-例如
here-以及Matplotlib食谱，但我找不到解决此特定问题的示例。
对于任何最少的工作示例或链接，我将不胜感激。
我在Spyder 2.2.1 / Python 2.7.5中使用Matplotlib
非常感谢您的期待
戴夫
参考方案
对于第一个情节，我建议axisartist。左侧的两个y轴的自动缩放是通过适用于指定的y限值的简单缩放因子实现的。第一个示例基于对parasite axes的解释：
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt
# initialize the three axis:
host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
plt.subplots_adjust(left=0.25)
par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()
# secify the offset for the left-most axis:
offset = -60
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="left", axes=par2, offset=(offset, 0))
par2.axis["right"].toggle(all=True)
# data ratio for the two left y-axis:
y3_to_y1 = 1/7.5
# y-axis limits:
YLIM = [0.0, 150.0,
0.0, 150.0]
# set up dummy data
x = np.linspace(0,70.0,70.0)
y1 = np.asarray([xi**2.0*0.032653 for xi in x])
y2 = np.asarray([xi**2.0*0.02857 for xi in x])
# plot data on y1 and y2, respectively:
host.plot(x,y1,'b')
par1.plot(x,y2,'r')
# specify the axis limits:
host.set_xlim(0.0,70.0)
host.set_ylim(YLIM[0],YLIM[1])
par1.set_ylim(YLIM[2],YLIM[3])
# when specifying the limits for the left-most y-axis
# you utilize the conversion factor:
par2.set_ylim(YLIM[2]*y3_to_y1,YLIM[3]*y3_to_y1)
# set y-ticks, use np.arange for defined deltas
# add a small increment to the last ylim value
# to ensure that the last value will be a tick
host.set_yticks(np.arange(YLIM[0],YLIM[1]+0.001,10.0))
par1.set_yticks(np.arange(YLIM[2],YLIM[3]+0.001,10.0))
par2.set_yticks(np.arange(YLIM[2]*y3_to_y1,YLIM[3]*y3_to_y1+0.001, 2.0))
plt.show()
您将得到以下情节：
您也可以尝试修改上面的示例以提供第二张图。一种想法是将offset减小为零。但是，对于axisartist，某些刻度功能为are not supported。其中之一是指定刻度线是在轴内还是在轴外。
因此，对于第二个图，以下示例（基于matplotlib: overlay plots with different scales?）是合适的。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# initialize the three axis:
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twinx()
ax3 = ax1.twinx()
# data ratio for the two left y-axis:
y3_to_y1 = 1/7.5
# y-axis limits:
YLIM = [0.0, 150.0,
0.0, 150.0]
# set up dummy data
x = np.linspace(0,70.0,70.0)
y1 = np.asarray([xi**2.0*0.032653 for xi in x])
y2 = np.asarray([xi**2.0*0.02857 for xi in x])
# plot the data
ax1.plot(x,y1,'b')
ax2.plot(x,y2,'r')
# define the axis limits
ax1.set_xlim(0.0,70.0)
ax1.set_ylim(YLIM[0],YLIM[1])
ax2.set_ylim(YLIM[2],YLIM[3])
# when specifying the limits for the left-most y-axis
# you utilize the conversion factor:
ax3.set_ylim(YLIM[2]*y3_to_y1,YLIM[3]*y3_to_y1)
# move the 3rd y-axis to the left (0.0):
ax3.spines['right'].set_position(('axes', 0.0))
# set y-ticks, use np.arange for defined deltas
# add a small increment to the last ylim value
# to ensure that the last value will be a tick
ax1.set_yticks(np.arange(YLIM[0],YLIM[1]+0.001,10.0))
ax2.set_yticks(np.arange(YLIM[2],YLIM[3]+0.001,10.0))
ax3.set_yticks(np.arange(YLIM[2]*y3_to_y1,YLIM[3]*y3_to_y1+0.001, 2.0))
# for both letf-hand y-axis move the ticks to the outside:
ax1.get_yaxis().set_tick_params(direction='out')
ax3.get_yaxis().set_tick_params(direction='out')
plt.show()
结果如下图：
同样，第一个示例中的set_tick_params(direction='out')与axisartist不兼容。
有点违反直觉，y1和y3刻度都必须设置为'out'。对于y1，这是有道理的，对于y3，您必须记住它始于右侧轴。因此，当轴向左移动时，这些刻度将出现在外部（使用默认的'in'设置）。
我在Angular工作，正在使用Http请求和响应。是否可以在“响应”中发送多个参数。角度文件：this.http.get("api/agent/applicationaware").subscribe((data:any)... python文件：def get(request): ... return Response(seriali…
Python exchangelib在子文件夹中读取邮件 - python我想从Outlook邮箱的子文件夹中读取邮件。Inbox ├──myfolder 我可以使用account.inbox.all()阅读收件箱，但我想阅读myfolder中的邮件我尝试了此页面folder部分中的内容，但无法正确完成https://pypi.python.org/pypi/exchangelib/ 参考方案 您需要首先掌握Folder的myfo…
如何修复AttributeError:模块'numpy'没有属性'square' - pythonImprove this question 我已经将numpy更新为1.14.0。我使用Windows10。我尝试运行我的代码，但出现此错误： AttributeError：模块“ numpy”没有属性“ square”这是我的进口商品：%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import ten…
R'relaimpo'软件包的Python端口 - python我需要计算Lindeman-Merenda-Gold（LMG）分数，以进行回归分析。我发现R语言的relaimpo包下有该文件。不幸的是，我对R没有任何经验。我检查了互联网，但找不到。这个程序包有python端口吗？如果不存在，是否可以通过python使用该包？ python参考方案 最近，我遇到了pingouin库。
AttributeError:'AnonymousUserMixin'对象没有属性'can' - python烧瓶学习问题为了定制对匿名用户的要求，我在模型中设置了一个类： class MyAnonymousUser(AnonymousUserMixin): def can(self, permissions): return False def is_administrator(self): return False login_manager.anonymous…