主副坐标轴作图（即双坐标轴）

本文主要是介绍主副坐标轴作图（即双坐标轴），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

主副坐标轴显示：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x=np.arange(0.1,10,0.01)
data1=np.exp(x)
data2=np.log(x)
fig,ax1=plt.subplots() #subplots一定要带s
ax1.plot(x,data1,c='r')
ax1.set_ylabel('EXP')
ax2=ax1.twinx() #twinx将ax1的X轴共用与ax2，这步很重要
ax2.plot(x,data2,c='g')
ax2.set_ylabel('Log')
plt.show()

补充案例：

数据源：

  Unnamed: 0  生均课消       课消总量
0    2024-03  5.25  214209.00
1    2024-04  4.89  199712.00
2    2024-05  5.13  209311.00
3       最终标值  5.01  204523.64

代码：

fig,ax1=plt.subplots()color='tab:red'
ax1.set_xlabel('月份')  #设置X轴标签
ax1.set_ylabel('生均课消',color=color)  #设置y轴标签的颜色
ax1.plot(df1.iloc[:,0],df1.iloc[:,1],color=color)
ax1.tick_params(axis='y',labelcolor=color)  #设置y轴坐标的颜色ax2=ax1.twinx()  #共享x的第二个轴，刻度在右侧
color='tab:blue'
ax2.set_ylabel('课消总量',color=color)
ax2.plot(df1.iloc[:,0],df1.iloc[:,2],color=color)
ax2.tick_params(axis='y',labelcolor=color)fig.tight_layout()  #自动调整子图的参数，可能由于各种原因，图片显示不全，调用该函数进行处理
plt.show()

由于两者重合，趋势一致，所以重合

这篇关于主副坐标轴作图（即双坐标轴）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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