Matplotlib twinx

Matplotlib es una expansión analítica numérica para el paquete Numpy en Python. La clase de ejes define el conjunto de puntos e incluye la mayoría de los componentes gráficos: eje, marca, anotación, polilínea, etc. Los objetos del ejes involucran un proceso que admite llamadas de función. Para desarrollar un doble ejes que comparte el eje x, solo utilice los ejes.método twinx () en la sección de ejes del paquete matplotlib. Echemos un vistazo a la función Twinx () en detalle.

Uso de hachas.Método Twinx ():

En este paso, vemos cómo utilizar la función twinx (). Este método crea ejes dobles que comparten el eje x.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
Def GFG1 (temp):
regreso (6. / 10.) * (temperatura - 40)
DEF GFG2 (AX1):
y1, y2 = ax1.get_ylim ()
ax_twin .set_ylim (GFG1 (Y1), GFG1 (Y2))
ax_twin .cifra.lienzo.dibujar()
Fig, AX1 = PLT.subtramas ()
ax_twin = ax1.Twinx ()
ax1.devoluciones de llamada.Connect ("ylim_changed", GFG2)
ax1.Parcela (NP.Linspace (-60, 100, 200))
ax1.set_xlim (50, 150)
ax1.set_ylabel ('eje y')
ax_twin .set_ylabel ('eje y')
higo.Suptitle ('Figura \ n \ n', fontweight = "Bold")
PLT.espectáculo()

El primer paso antes de escribir el programa es introducir matplotlib.pyplot como plt y numpy como np. Definimos el objeto y llamamos a la función que devuelve el valor de temperatura. También definimos GFG2 y contiene un objeto.

Llamamos a la función get_ylim () para especificar el límite del eje y. Proporcionamos argumentos 'GFG1' y 'GFG2' a la función set_ylim (). Declaramos un nuevo objeto ax_twin.cifra.lienzo.dibujar.

Ahora plt.Se aplica la función subplots () para crear el gráfico. Una nueva función ax_twin () función. Se usa para hacer ejes idénticos que comparten el eje x. Especificamos el espacio de líneas del gráfico utilizando la función NP.Linspace () de la biblioteca Numpy.

Además, establecemos los límites del eje x llamando al método set_xlim (). Tenemos que establecer las etiquetas de ambos lados del eje y aplicando el método set_label (). Utilizamos el higo.Función Suptitle () para definir el título del gráfico. Se proporciona el parámetro de peso fuente para esta función.

La función plt.show () se llama a la terminación del código para representar el gráfico.

Inserte el eje y adicional en matplotlib:

Podríamos utilizar el método twinx () para generar un segundo eje Y.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Fig, BX = PLT.subtramas ()
bx.Plot ([2, 4, 6, 8, 10], [1, 3, 9, 11, 1], color = 'verde')
bx1 = bx.Twinx ()
bx1.Plot ([22, 32, 42, 52, 5], [10, 12, 14, 16, 18], color = 'naranja')
higo.TRIT_LAYOUT ()
PLT.espectáculo()

Importamos la biblioteca requerida matplotlib.Pyplot como PLT. Tomamos dos variables, 'fig' y 'bx.'Utilizamos PLT.Las funciones de subtruces () donde no se establecen filas y columnas en 1. Además de esto, llamamos al BX.Función plot () para dibujar la primera línea del gráfico. Esta función contiene dos matrices que tienen conjuntos de datos del eje X y el eje y por separado.

También pasamos el color de la línea como argumento a esta función. A continuación, aplicamos el BX.método twinx () para generar un gemelo de ejes que tienen un eje X mutuo. Para dibujar otra línea en el gráfico, utilizamos el BX1.función plot (). Aquí declaramos dos matrices. Estas matrices consisten en puntos de datos del eje x y el eje y para la segunda línea.

Definimos el color para la segunda línea del gráfico proporcionando parámetros de color a la función de la función (). Dibujamos la segunda línea en BX1. Ahora la función fig.TRAT_LAYOUT () se define para que tengamos que establecer el espacio entre las líneas. Utilizamos el PLT.show () función para mostrar el gráfico.

Matplotlib Twin Y-Axes:

En este subtítulo, exploraremos el uso de matplotlib en Python para crear una figura con los ejes gemelos y. Vamos a crear una trama única que contenga diferentes escalas de variables, ya que requerimos un análisis simple. El método twinx () en matplotlib se está utilizando para hacer ejes dobles. Veamos una instancia en la que se forman duales eje Y:

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 = 'negro')
CX1.Plot (x, d1, color = 'negro')
CX1.tick_params (axis = 'y', labelColor = 'Black')
dx2 = cx1.Twinx ()
dx2.set_ylabel ('y2', color = 'magenta')
dx2.Plot (x, d2, color = 'magenta')
dx2.tick_params (axis = 'y', labelColor = 'Magenta')
PLT.espectáculo()

Integramos las bibliotecas matplotlib.pyplot como plt y numpy como np al comienzo del código. Utilizamos la función Arrange () para especificar los puntos de datos. Creamos dos variables para almacenar los conjuntos de datos. Para crear el gráfico, utilizamos el PLT.función de subtruces (). Aquí también especificamos el título del eje x y el eje y llamando a las funciones set_xlabel () y set_ylabel ().

Podemos establecer el color de la etiqueta del eje y pasando el parámetro 'color'. Aplicamos el CX1.Función set () para pasar los conjuntos de datos del eje Y. Del mismo modo, podemos ajustar el color de estos puntos de datos. La función tick_params () se usa para trazar la línea. Incluye el color de la línea. Además, dibujamos los conjuntos de datos entre el eje X y el segundo eje Y con la ayuda de la función trazar ().

Ahora la función Twinx () se aplica para generar un eje Y doble. Ahora establecemos la etiqueta y el color del eje y de la segunda línea. Entonces llamamos al DX2.función set_ylabel (). El color de los puntos de datos de la segunda línea del eje Y está definido por el DX2.Método Plot (). Empleamos el PLT.función show () en la última para mostrar la trama.

Matplotlib dual y-eje con los mismos datos:

Aquí discutiremos cómo aplicar la función Plot () con la función Twinx () para hacer los ejes gemelos y y visualizarlos con datos idénticos: Importar matplotlib.Pyplot como PLT.

importar numpy como np
a = np.Arange (300)
B = NP.pecado (a)
Fig, CX1 = PLT.subtramas ()
CX1.Parcela (a, b)
CX1.set_xlabel ('x')
CX1.set_ylabel ('y1')
dx2 = cx1.Twinx ()
dx2.set_ylabel ('y2')
PLT.espectáculo()

Después de incluir las bibliotecas, debemos definir los conjuntos de datos utilizando métodos numpy () y sin (). Definimos un objeto y luego empleamos la función de subtruces () para dibujar un gráfico. Además de esto, las etiquetas del eje x y un eje Y se especifican utilizando la función set_label ().

Creamos ejes duales, por lo que llamamos al método twinx (). Además de esto, definimos la etiqueta de otro eje Y, y al final del programa, mostramos el gráfico usando el PLT.método show ().

Conclusión:

En este tutorial, discutimos el método matplotlib twinx () con sus ejemplos. Esta función crea un doble eje Y que comparte un eje X similar. Empleamos esta función utilizando diferentes enfoques.