python中用Matplotlib做多个纵轴 （多y轴）

python中用Matplotlib做多个纵轴 （多y轴）

图层可分为四种

• Canvas层 画布层 位于最底层，用户一般接触不到。 matplotlib.pyplot就是一个canvas层
• Figure层 图像层 建立在Canvas之上。 plt.figure()就是一个figure层
• Axes层 坐标层 建立在Figure之上。fig.add_axes(ax)就加一个Axes层ax在figure上，这时就可以画出一个空白的坐标了。
• plot层 绘制层 坐标轴、图例等辅助信息层以及图像层都是建立在Axes之上

多轴的绘制要用到有两种方法可以实现，一是用主轴和寄生轴的方法，即mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes里的HostAxes,和ParasiteAxes。 另一种是用twinx()，结合mpl_toolkits.axes_grid1里的host_subplot。 这里用寄生轴的方法实现。

首先是要创建主轴用HostAxes(figure,[ 左，下，宽，高 ]） 然后寄生出独立的y轴来，并共享x轴。独立的y轴对应独立的曲线 将寄生轴加入主轴的列表

第一根寄生轴可以直接借用原坐标的右轴，所以不需要新增轴 如果需要两个以上的y轴，第三个y轴就要新建固定轴了，要用到get_grid_helper().new_fixed_axis 设置第三及更多Y轴的偏移量 将主轴装载到figure上 设置轴的外面特性，比如颜色，刻度范围等

from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(1) #定义figure，（1）中的1是什么
ax_cof = HostAxes(fig, [0, 0, 0.9, 0.9])  #用[left, bottom, weight, height]的方式定义axes，0 <= l,b,w,h <= 1

#parasite addtional axes, share x
ax_temp = ParasiteAxes(ax_cof, sharex=ax_cof)
ax_load = ParasiteAxes(ax_cof, sharex=ax_cof)
ax_cp = ParasiteAxes(ax_cof, sharex=ax_cof)
ax_wear = ParasiteAxes(ax_cof, sharex=ax_cof)

#append axes
ax_cof.parasites.append(ax_temp)
ax_cof.parasites.append(ax_load)
ax_cof.parasites.append(ax_cp)
ax_cof.parasites.append(ax_wear)



#invisible right axis of ax_cof
ax_cof.axis['right'].set_visible(False)
ax_cof.axis['top'].set_visible(False)
ax_temp.axis['right'].set_visible(True)
ax_temp.axis['right'].major_ticklabels.set_visible(True)
ax_temp.axis['right'].label.set_visible(True)

#set label for axis
ax_cof.set_ylabel('cof')
ax_cof.set_xlabel('Distance (m)')
ax_temp.set_ylabel('Temperature')
ax_load.set_ylabel('load')
ax_cp.set_ylabel('CP')
ax_wear.set_ylabel('Wear')

load_axisline = ax_load.get_grid_helper().new_fixed_axis
cp_axisline = ax_cp.get_grid_helper().new_fixed_axis
wear_axisline = ax_wear.get_grid_helper().new_fixed_axis

ax_load.axis['right2'] = load_axisline(loc='right', axes=ax_load, offset=(40,0))
ax_cp.axis['right3'] = cp_axisline(loc='right', axes=ax_cp, offset=(80,0))
ax_wear.axis['right4'] = wear_axisline(loc='right', axes=ax_wear, offset=(120,0))

fig.add_axes(ax_cof)

''' #set limit of x, y
ax_cof.set_xlim(0,2)
ax_cof.set_ylim(0,3)
'''

curve_cof, = ax_cof.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="CoF", color='black')
curve_temp, = ax_temp.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temp", color='red')
curve_load, = ax_load.plot([0, 1, 2], [1, 2, 3], label="Load", color='green')
curve_cp, = ax_cp.plot([0, 1, 2], [0, 40, 25], label="CP", color='pink')
curve_wear, = ax_wear.plot([0, 1, 2], [25, 18, 9], label="Wear", color='blue')


ax_temp.set_ylim(0,4)
ax_load.set_ylim(0,4)
ax_cp.set_ylim(0,50)
ax_wear.set_ylim(0,30)

ax_cof.legend()

#轴名称，刻度值的颜色
#ax_cof.axis['left'].label.set_color(ax_cof.get_color())
ax_temp.axis['right'].label.set_color('red')
ax_load.axis['right2'].label.set_color('green')
ax_cp.axis['right3'].label.set_color('pink')
ax_wear.axis['right4'].label.set_color('blue')

ax_temp.axis['right'].major_ticks.set_color('red')
ax_load.axis['right2'].major_ticks.set_color('green')
ax_cp.axis['right3'].major_ticks.set_color('pink')
ax_wear.axis['right4'].major_ticks.set_color('blue')

ax_temp.axis['right'].major_ticklabels.set_color('red')
ax_load.axis['right2'].major_ticklabels.set_color('green')
ax_cp.axis['right3'].major_ticklabels.set_color('pink')
ax_wear.axis['right4'].major_ticklabels.set_color('blue')

ax_temp.axis['right'].line.set_color('red')
ax_load.axis['right2'].line.set_color('green')
ax_cp.axis['right3'].line.set_color('pink')
ax_wear.axis['right4'].line.set_color('blue')

plt.show()