Python可视化 | 多Y轴图像的绘制方法，你学会了吗

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多y轴图是一种比较常用的气象复合信息表示图片类型。matplotlib中有多种添加y轴的方式。这里我们使用简单易懂的ax.twinx()的方式演示如何添加一张带有气温曲线、降水量柱、相对湿度曲线、风矢的复合信息图片。

在上述信息中，气温一般是-50~50℃，降水量一般是0-500mm，相对湿度0-100%，风矢0-50m/s，可见每个信息的量级与单位都不一样，不能共用一个y轴，所以需要多个y轴。

ax.twinx()是一个非常常用的复合y轴添加命令，而且不限制叠加次数（此点尤为重要）。于是我们首先新建一个ax，并添加三个y轴：

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fig=plt.figure(figsize=(4,2),dpi=500)

ax1=fig.add_axes([0,0,0.7,1])

ax2=ax1.twinx()

ax3=ax1.twinx()

ax4=ax1.twinx()

为什么只能看出两个y轴，这是因为右侧后面叠加的y轴互相遮盖，于是我们移动右侧y轴，平移到不同的距离：

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ax3.spines['right'].set_position(('outward',40))

ax4.spines['right'].set_position(('outward',80))

我们假定所有y轴从左至右分别为温度（红色）、相对湿度（绿色）、降雨量（蓝色）、风速的对应轴（黑色），x轴为时间轴（黑色），并添加相关信息。

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ax1.set_xlabel('Time')

ax1.set_ylabel('Temperature(℃)',color='tab:red')

ax2.set_ylabel('Relative humidity(%)',color='tab:green')

ax3.set_ylabel('Precipitation(mm)',color='tab:blue')

ax4.set_ylabel('wind velocity(m/s)',color='tab:orange')

ax1.spines['left'].set_color('tab:red')

ax1.set_zorder(5)

ax1.set_ylim(-10,30)

ax1.patch.set_visible(False)

ax1.tick_params(axis='y',labelcolor='tab:red',color='tab:red',labelsize=6)

for ax,c in zip([ax2,ax3,ax4],['tab:green','tab:blue','tab:orange']):

    ax.tick_params(labelcolor=c,color=c,labelsize=6)

    ax.spines['right'].set_color(c)

ax2.set_ylim(60,100)

ax3.set_ylim(0,50)

ax4.set_ylim(0,45)

x=np.arange(0,10,1)

随后，按照各种数据进行绘图。

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x=np.arange(0,10,1)

temp=np.array([12.5,15,14.1,15,13,7,8,5,5.5,6])

rain=np.array([11,23,16,21,6,0.5,0,0,0,0])

rh=np.array([90,95,93,84,82,70,75,74,75,70])

u=np.array([6,5,8,6,7,5,4,4,2,5])

v=np.array([5,6,7,7,9,0,-3,-5.5,-6,-5])

ax1.plot(x,temp,c='tab:red',lw=1)

ax2.plot(x,rh,c='tab:green',lw=1)

ax3.bar(x,rain,color='tab:blue')

ax4.barbs(x,

          np.sqrt(u**2+v**2),

          u,

          v,

          barb_increments={'half':2,'full':4,'flag':20},length=5,color='k',

          lw=0.75)

ax4.plot(x,np.sqrt(u**2+v**2),c='tab:orange',lw=1.5)

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这样，就能实现多个y轴的绘制，与ParasiteAxes绘制的方式相比，这种更容易理解操作，无外乎twinx加上平移轴。

完整程序段：

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import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.spines as sp

import matplotlib.path as mpath

plt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(4,2),dpi=500)

ax1=fig.add_axes([0,0,0.7,1])

ax2=ax1.twinx()

ax3=ax1.twinx()

ax4=ax1.twinx()

ax3.spines['right'].set_position(('outward',40))

ax4.spines['right'].set_position(('outward',80))

ax1.set_xlabel('Time')

ax1.set_ylabel('Temperature(℃)',color='tab:red')

ax2.set_ylabel('Relative humidity(%)',color='tab:green')

ax3.set_ylabel('Precipitation(mm)',color='tab:blue')

ax4.set_ylabel('wind velocity(m/s)',color='tab:orange')

ax1.spines['left'].set_color('tab:red')

ax1.set_zorder(5)

ax1.set_ylim(-10,30)

ax1.patch.set_visible(False)

ax1.tick_params(axis='y',labelcolor='tab:red',color='tab:red',labelsize=6)

ax1.spines['right'].set_color('tab:green')

for ax,c in zip([ax2,ax3,ax4],['tab:green','tab:blue','tab:orange']):

    ax.tick_params(labelcolor=c,color=c,labelsize=6)

    ax.spines['right'].set_color(c)

ax2.set_ylim(60,100)

ax3.set_ylim(0,50)

ax4.set_ylim(0,45)

x=np.arange(0,10,1)

temp=np.array([12.5,15,14.1,15,13,7,8,5,5.5,6])

rain=np.array([11,23,16,21,6,0.5,0,0,0,0])

rh=np.array([90,95,93,84,82,70,75,74,75,70])

u=np.array([6,5,8,6,7,5,4,4,2,5])

v=np.array([5,6,7,7,9,0,-3,-5.5,-6,-5])

ax1.plot(x,temp,c='tab:red',lw=1)

ax2.plot(x,rh,c='tab:green',lw=1)

ax3.bar(x,rain,color='tab:blue')

ax4.barbs(x,

          np.sqrt(u**2+v**2),

          u,

          v,

          barb_increments={'half':2,'full':4,'flag':20},length=5,color='k',

          lw=0.75)

ax4.plot(x,np.sqrt(u**2+v**2),c='tab:orange',lw=1.5)

plt.show()

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