matplotlib - Agregar un segundo eje y relacionado con el primer eje y

Question

Espero que alguno de ustedes pueda ayudar. Tengo un gráfico con un valor del eje y y un eje x correspondiente a estos valores y. Quiero agregar un segundo eje y en el lado derecho de la gráfica. Los valores que aparecerán en el segundo eje y se determinan a través de los primeros valores del eje y mediante alguna relación: por ejemplo, y2 podría ser y2 = y1**2 - 100 . ¿Cómo hago un segundo eje y que tenga sus valores determinados por los valores y1, de modo que los valores y2 se alineen correctamente con sus valores y1 en el eje y?

Answer 1

eje gemelo

Se puede agregar un segundo eje y creando un eje doble, ax2 = ax.twinx() . La escala de estos ejes se puede establecer utilizando sus límites, ax2.set_ylim(y2min, y2max) . Los valores de y2min, y2max pueden calcularse utilizando alguna relación conocida (por ejemplo, implementada como una función) a partir de los límites del eje izquierdo.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(0)
x = np.linspace(0,50,101)
y = np.cumsum(np.random.normal(size=len(x)))+20.
fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twinx()
ax.plot(x,y, color="#dd0011")
ax.set_ylabel("Temperature [Celsius]")
ax2.set_ylabel("Temperature [Fahrenheit]")
# set twin scale (convert degree celsius to fahrenheit)
T_f = lambda T_c: T_c*1.8 + 32.
# get left axis limits
ymin, ymax = ax.get_ylim()
# apply function and set transformed values to right axis limits
ax2.set_ylim((T_f(ymin),T_f(ymax)))
# set an invisible artist to twin axes
# to prevent falling back to initial values on rescale events
ax2.plot([],[])
plt.show()

eje secundario

A partir de matplotlib 3.1 en adelante, se puede usar un yxis secondary_yaxis . Esto se encarga de sincronizar los límites automáticamente. Como entrada, uno necesita la función de conversión y su inverso.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(0)
x = np.linspace(0,50,101)
y = np.cumsum(np.random.normal(size=len(x)))+20.
# Convert celsius to Fahrenheit
T_f = lambda T_c: T_c*1.8 + 32.
# Convert Fahrenheit to Celsius
T_c = lambda T_f: (T_f - 32.)/1.8
fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.secondary_yaxis("right", functions=(T_f, T_c))
ax.plot(x,y, color="#dd0011")
ax.set_ylabel("Temperature [Celsius]")
ax2.set_ylabel("Temperature [Fahrenheit]")
plt.show()

El resultado es el mismo que el anterior, pero como puede ver, uno no necesita establecer ningún límite.