很多时候可能需要在一个图中画出多条函数图像,但是可能y轴的物理含义不一样,或是数值范围相差较大,此时就需要双y轴。

matplotlib和seaborn都可以画双y轴图像。

一个例子:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

# ax1 for KDE, ax2 for CDF

f, ax1 = plt.subplots()

ax1.grid(True)

# ax1.set_ylim(0, 1)

ax1.set_ylabel('KDE')

ax1.set_xlabel('DATA')

ax1.set_title('KDE + CDF')

ax1.legend(loc=2)

sns.kdeplot(data, ax=ax1, lw=2, label='KDE') # KDE

ax2 = ax1.twinx() # the reason why it works

ax2.set_ylabel('CDF')

ax2.legend(loc=1)

ax2.hist(data, bins=50, cumulative=True, normed=True, histtype='step', color='red', lw=2, label='CDF') # CDF

plt.show()

以上这篇python画双y轴图像的示例代码就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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