python画图如何去掉副坐标轴

要去掉Python图表中的副坐标轴，可以使用Matplotlib库。通过设置secondary_y参数为False来去掉副坐标轴。 在绘制图表时，有时我们会在同一张图上绘制两个具有不同量纲的数据，这时可能会用到副坐标轴。但是，当我们不需要副坐标轴时，可以简单地禁用或删除它。

下面将详细介绍如何去掉副坐标轴，以及在使用Matplotlib进行高级图形绘制时的一些技巧和注意事项。

一、基本绘图与去掉副坐标轴

1、基本绘图

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。我们首先展示如何用Matplotlib绘制一个简单的图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Simple Plot')
plt.show()

2、绘制带有副坐标轴的图表

在一些情况下，我们可能需要添加副坐标轴，以便在同一图上显示不同量纲的数据。

fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('X-axis')
ax1.set_ylabel('Primary Y-axis', color=color)
ax1.plot(x, y, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
ax2 = ax1.twinx()  # instantiate a second axes that shares the same x-axis
color = 'tab:red'
ax2.set_ylabel('Secondary Y-axis', color=color)
ax2.plot(x, np.cos(x), color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
fig.tight_layout()
plt.show()

3、去掉副坐标轴

当我们决定不需要副坐标轴时，可以简单地不创建它。这里是如何做到的：

fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('X-axis')
ax1.set_ylabel('Primary Y-axis', color=color)
ax1.plot(x, y, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
Don't create ax2, no secondary y-axis
fig.tight_layout()
plt.show()

二、详细讲解去掉副坐标轴的方法

1、通过条件判断去掉副坐标轴

有时，我们可能需要根据某些条件去决定是否绘制副坐标轴。可以通过条件判断来实现。

should_display_secondary_axis = False
fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('X-axis')
ax1.set_ylabel('Primary Y-axis', color=color)
ax1.plot(x, y, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
if should_display_secondary_axis:
    ax2 = ax1.twinx()
    color = 'tab:red'
    ax2.set_ylabel('Secondary Y-axis', color=color)
    ax2.plot(x, np.cos(x), color=color)
    ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
fig.tight_layout()
plt.show()

2、动态添加或删除副坐标轴

在某些交互式图表中，可能需要动态地添加或删除副坐标轴。可以使用按钮或其他控件来实现这一点。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Button
fig, ax1 = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('X-axis')
ax1.set_ylabel('Primary Y-axis', color=color)
ax1.plot(x, y, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
Initially, no secondary axis
ax2 = None
def toggle_secondary_axis(event):
    global ax2
    if ax2 is None:
        ax2 = ax1.twinx()
        color = 'tab:red'
        ax2.set_ylabel('Secondary Y-axis', color=color)
        ax2.plot(x, np.cos(x), color=color)
        ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
    else:
        ax2.remove()
        ax2 = None
    fig.canvas.draw()
ax_button = plt.axes([0.81, 0.05, 0.1, 0.075])
btn = Button(ax_button, 'Toggle Axis')
btn.on_clicked(toggle_secondary_axis)
plt.show()

三、其他相关的高级绘图技巧

1、使用多个子图

有时，我们需要在同一个图表中显示多个子图，以便更好地比较不同的数据集。

fig, axs = plt.subplots(2)
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_title('Sine Wave')
axs[1].plot(x, np.cos(x), 'tab:orange')
axs[1].set_title('Cosine Wave')
for ax in axs.flat:
    ax.set(xlabel='X-axis', ylabel='Y-axis')
plt.tight_layout()
plt.show()

2、调整子图之间的间距

使用plt.tight_layout()可以自动调整子图之间的间距，以避免标签重叠。但是，有时我们需要手动调整这些间距。

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
fig.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.4)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title('Plot 1')
axs[0, 1].plot(x, np.cos(x), 'tab:orange')
axs[0, 1].set_title('Plot 2')
axs[1, 0].plot(x, np.tan(x), 'tab:green')
axs[1, 0].set_title('Plot 3')
axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red')
axs[1, 1].set_title('Plot 4')
for ax in axs.flat:
    ax.set(xlabel='X-axis', ylabel='Y-axis')
plt.show()

3、高级自定义绘图

Matplotlib提供了丰富的自定义选项，可以满足各种复杂的绘图需求。例如，设置网格、添加注释、改变线型和颜色等。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, label='Sine Wave', linestyle='--', color='blue', linewidth=2)
ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine Wave', linestyle='-', color='red', linewidth=2)
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.set_title('Advanced Custom Plot')
ax.grid(True)
ax.legend()
Add annotations
ax.annotate('Local max', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(np.pi/2 + 1, 1.5),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()

四、总结

通过上述内容，我们详细介绍了如何在Python中使用Matplotlib去掉副坐标轴，以及一些相关的高级绘图技巧。主要的方法包括：不创建副坐标轴、通过条件判断、动态添加或删除副坐标轴。此外，还介绍了使用多个子图、调整子图间距、以及高级自定义绘图的方法。掌握这些技巧，能够帮助我们在数据可视化过程中更加灵活和高效地展示数据。