asse multiplo in matplotlib con diverse scale

Question

In che modo è possibile implementare più bilance in Matplotlib? Non sto parlando dell'asse primario e secondario tracciato contro lo stesso asse x, ma qualcosa come molte tendenze che hanno diverse scale tracciate nello stesso asse y e che possono essere identificate dai loro colori.

Per esempio, se ho trend1 ([0,1,2,3,4]) e trend2 ([5000,6000,7000,8000,9000]) per essere rilevata in tempo e voglio che le due tendenze di essere di diversi colori e in asse Y, scale differenti, come posso fare questo con Matplotlib?

Quando ho guardato in Matplotlib, dicono che per ora non ce l'hanno, anche se è sicuramente sulla loro lista dei desideri, c'è un modo per farlo accadere?

Esistono altri strumenti di tracciamento per Python che possono rendere questo possibile?

Answer 1

Se ho compreso la domanda, è possibile che sia interessato a this example nella galleria Matplotlib.

commento di Yann fornisce sopra un esempio simile.

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Modifica - Collegamento sopra fisso. Corrispondente codice copiato dalla galleria Matplotlib:

from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot 
import mpl_toolkits.axisartist as AA 
import matplotlib.pyplot as plt 

host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes) 
plt.subplots_adjust(right=0.75) 

par1 = host.twinx() 
par2 = host.twinx() 

offset = 60 
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis 
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right", axes=par2, 
             offset=(offset, 0)) 

par2.axis["right"].toggle(all=True) 

host.set_xlim(0, 2) 
host.set_ylim(0, 2) 

host.set_xlabel("Distance") 
host.set_ylabel("Density") 
par1.set_ylabel("Temperature") 
par2.set_ylabel("Velocity") 

p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density") 
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature") 
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity") 

par1.set_ylim(0, 4) 
par2.set_ylim(1, 65) 

host.legend() 

host.axis["left"].label.set_color(p1.get_color()) 
par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color()) 
par2.axis["right"].label.set_color(p3.get_color()) 

plt.draw() 
plt.show() 

#plt.savefig("Test") 

Answer 2

se si vuole fare trame molto rapidi con secondario asse Y allora non c'è modo molto più semplice utilizzando la funzione wrapper di Panda e solo 2 righe di codice. Basta tracciare la vostra prima colonna poi tracciare la seconda, ma con il parametro secondary_y=True, in questo modo:

Questo sarebbe simile di seguito:

Si possono fare alcune cose pure. Dai un'occhiata a Pandas plotting doc.

Answer 3

bootstrap qualcosa di veloce di tracciare molteplici assi Y condividono un asse x utilizzando @joe-kington's risposta:

# d = Pandas Dataframe, 
# ys = [ [cols in the same y], [cols in the same y], [cols in the same y], .. ] 
def chart(d,ys): 

    from itertools import cycle 
    fig, ax = plt.subplots() 

    axes = [ax] 
    for y in ys[1:]: 
     # Twin the x-axis twice to make independent y-axes. 
     axes.append(ax.twinx()) 

    extra_ys = len(axes[2:]) 

    # Make some space on the right side for the extra y-axes. 
    if extra_ys>0: 
     temp = 0.85 
     if extra_ys<=2: 
      temp = 0.75 
     elif extra_ys<=4: 
      temp = 0.6 
     if extra_ys>5: 
      print 'you are being ridiculous' 
     fig.subplots_adjust(right=temp) 
     right_additive = (0.98-temp)/float(extra_ys) 
    # Move the last y-axis spine over to the right by x% of the width of the axes 
    i = 1. 
    for ax in axes[2:]: 
     ax.spines['right'].set_position(('axes', 1.+right_additive*i)) 
     ax.set_frame_on(True) 
     ax.patch.set_visible(False) 
     ax.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.OldScalarFormatter()) 
     i +=1. 
    # To make the border of the right-most axis visible, we need to turn the frame 
    # on. This hides the other plots, however, so we need to turn its fill off. 

    cols = [] 
    lines = [] 
    line_styles = cycle(['-','-','-', '--', '-.', ':', '.', ',', 'o', 'v', '^', '<', '>', 
       '1', '2', '3', '4', 's', 'p', '*', 'h', 'H', '+', 'x', 'D', 'd', '|', '_']) 
    colors = cycle(matplotlib.rcParams['axes.color_cycle']) 
    for ax,y in zip(axes,ys): 
     ls=line_styles.next() 
     if len(y)==1: 
      col = y[0] 
      cols.append(col) 
      color = colors.next() 
      lines.append(ax.plot(d[col],linestyle =ls,label = col,color=color)) 
      ax.set_ylabel(col,color=color) 
      #ax.tick_params(axis='y', colors=color) 
      ax.spines['right'].set_color(color) 
     else: 
      for col in y: 
       color = colors.next() 
       lines.append(ax.plot(d[col],linestyle =ls,label = col,color=color)) 
       cols.append(col) 
      ax.set_ylabel(', '.join(y)) 
      #ax.tick_params(axis='y') 
    axes[0].set_xlabel(d.index.name) 
    lns = lines[0] 
    for l in lines[1:]: 
     lns +=l 
    labs = [l.get_label() for l in lns] 
    axes[0].legend(lns, labs, loc=0) 

    plt.show() 

Answer 4

Dal Steve Tjoa's answer schiocca sempre per primo e per lo più solo quando cerco per più assi Y su Google, ho deciso di aggiungere una versione leggermente modificata della sua risposta.

Motivi:

• suoi moduli a volte non riescono per me in circostanze sconosciute ed errori intern criptici.
• Non mi piace caricare moduli esotici che non conosco (mpl_toolkits.axisartist, mpl_toolkits.axes_grid1).
• Il codice seguente contiene più espliciti comandi di problemi che spesso le persone inciampano (come una singola legenda per più assi, utilizzando viridis, ...) piuttosto che un comportamento implicito.

import matplotlib.pyplot as plt 

fig = plt.figure() 
host = fig.add_subplot(111) 

par1 = host.twinx() 
par2 = host.twinx() 

host.set_xlim(0, 2) 
host.set_ylim(0, 2) 
par1.set_ylim(0, 4) 
par2.set_ylim(1, 65) 

host.set_xlabel("Distance") 
host.set_ylabel("Density") 
par1.set_ylabel("Temperature") 
par2.set_ylabel("Velocity") 

color1 = plt.cm.viridis(0) 
color2 = plt.cm.viridis(0.5) 
color3 = plt.cm.viridis(.9) 

p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], color=color1,label="Density") 
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], color=color2, label="Temperature") 
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], color=color3, label="Velocity") 

lns = [p1, p2, p3] 
host.legend(handles=lns, loc='best') 

# right, left, top, bottom 
par2.spines['right'].set_position(('outward', 60))  
# no x-ticks     
par2.xaxis.set_ticks([]) 
# Sometimes handy, same for xaxis 
#par2.yaxis.set_ticks_position('right') 

host.yaxis.label.set_color(p1.get_color()) 
par1.yaxis.label.set_color(p2.get_color()) 
par2.yaxis.label.set_color(p3.get_color()) 

plt.savefig("pyplot_multiple_y-axis.png", bbox_inches='tight')