python如何画双纵坐标轴的图折线图

在Python中，使用双纵坐标轴绘制折线图最常用的方法是通过Matplotlib库。你可以使用 twinx() 函数来创建一个共享同一X轴的第二个Y轴。 这种方法可以让你在同一个图表上展示两个不同数据集的变化趋势，从而更容易对比和分析数据。具体步骤包括：导入必要的库、创建数据、初始化图表、绘制第一条折线、创建第二个Y轴、绘制第二条折线、添加图例和标题。

一、导入必要的库

在开始绘图之前，需要导入Matplotlib库。如果还没有安装这个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

然后在你的Python脚本中导入：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

二、创建数据

为了绘制双纵坐标轴的折线图，你需要两个不同的数据集。这里我们使用NumPy生成一些示例数据：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

在这个示例中，x 是从0到10的100个等间距点，y1 是 x 对应的正弦值，y2 是 x 对应的余弦值。

三、初始化图表

使用 plt.figure() 初始化一个图表对象：

fig, ax1 = plt.subplots()

四、绘制第一条折线

在主Y轴上绘制第一条折线：

color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('X data')
ax1.set_ylabel('Sin', color=color)
ax1.plot(x, y1, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

在这段代码中，我们设置了X轴标签、主Y轴标签，并绘制了 y1 对应的折线图。tick_params 用于设置Y轴标签的颜色，以便与折线颜色一致。

五、创建第二个Y轴

使用 twinx() 创建一个新的Y轴对象，并绘制第二条折线：

ax2 = ax1.twinx()  
color = 'tab:red'
ax2.set_ylabel('Cos', color=color)
ax2.plot(x, y2, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

在这里，我们使用 twinx() 方法创建了一个新的Y轴对象 ax2，并在其上绘制 y2 对应的折线图。

六、添加图例和标题

最后，为图表添加图例和标题：

fig.tight_layout()  
plt.title('Double Y Axis Line Chart')
plt.show()

这段代码确保了子图之间没有重叠，并显示图表。

详细描述

使用双纵坐标轴绘制折线图的主要优势是可以在同一个图表上展示两个不同数据集的变化趋势，从而更容易对比和分析数据。 例如，在金融数据分析中，你可能需要同时展示股票价格和交易量，通过双纵坐标轴可以直观地看到两者之间的关系。

在实际应用中，除了上述基本步骤，还可以根据需要进行更多的自定义设置，例如调整图例位置、设置网格线、添加注释等。Matplotlib 提供了丰富的API接口，可以满足各种复杂的绘图需求。

应用实例

让我们通过一个具体的实例来进一步说明如何在实际应用中使用双纵坐标轴绘制折线图。假设我们有一个温度和湿度的时间序列数据，需要在同一个图表上展示它们的变化趋势。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
创建示例数据
dates = pd.date_range('20230101', periods=10)
temperature = [22, 23, 21, 20, 24, 25, 23, 22, 21, 20]
humidity = [30, 35, 37, 32, 30, 29, 28, 27, 33, 34]
创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Temperature': temperature, 'Humidity': humidity})
初始化图表
fig, ax1 = plt.subplots()
绘制温度折线图
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('Date')
ax1.set_ylabel('Temperature (C)', color=color)
ax1.plot(df['Date'], df['Temperature'], color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
创建第二个Y轴
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:red'
ax2.set_ylabel('Humidity (%)', color=color)
ax2.plot(df['Date'], df['Humidity'], color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
添加图例和标题
fig.tight_layout()
plt.title('Temperature and Humidity Over Time')
plt.show()