matplotlib 画同一y轴画大尺度曲线

如果你要在同一y轴下同时画多个大尺度曲线，可以使用`twinx()`函数创建一个共享y轴的新的Axes对象，并在该对象上绘制新的曲线，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建Figure和Axes对象
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()  # 创建共享y轴的新Axes对象

# 绘制曲线
ax1.plot(x1, y1, 'r-')
ax2.plot(x2, y2, 'b-')

# 设置坐标轴标签和图例
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color='r')
ax2.set_ylabel('y2', color='b')
plt.legend(['y1', 'y2'])

plt.show()

其中，`ax1`是第一个y轴的Axes对象，`ax2`是第二个y轴的Axes对象，`ax2`通过`twinx()`函数创建并与`ax1`共享y轴。`plot()`函数用于在各自的Axes对象上绘制曲线，`set_xlabel()`和`set_ylabel()`函数用于设置坐标轴标签，`legend()`函数用于设置图例。最后调用`show()`函数显示图形。

相关问题

用matplotlib在同一画布绘制多个线

可以使用`plt.plot()`函数来在同一个画布上绘制多条线。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 绘制三条线
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.plot(x, y3, label='tan(x)')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Multiple Lines')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用`np.linspace()`函数生成一个包含100个点的等间距数组`x`，并分别计算出三个数组`y1`、`y2`和`y3`，分别代表三条线的y值。然后，我们用`plt.plot()`函数绘制这三条线，并在`label`参数中指定每条线的标签。最后，我们使用`plt.legend()`函数添加图例，并使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数添加x轴和y轴标签，使用`plt.title()`函数添加标题。最后，我们使用`plt.show()`函数显示图形。

同一坐标轴画左右两边不同的数据

你可以使用不同的线条颜色或者图案来区分左右两侧的数据。如果你使用的是 matplotlib 库，可以使用 `plt.plot()` 函数的 `color` 或 `linestyle` 参数来指定不同的线条颜色或图案。

例如，下面的代码演示了如何在同一坐标轴上画左右两侧不同的数据，并使用不同的线条颜色和图案进行区分：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成左右两侧的数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y_left = np.sin(x)
y_right = np.cos(x)

# 绘制左侧数据的线条，使用红色实线
plt.plot(x, y_left, color='red', linestyle='-')

# 绘制右侧数据的线条，使用蓝色虚线
plt.plot(x, y_right, color='blue', linestyle='--')

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码，会得到一张包含左右两侧数据的图形，左侧数据使用红色实线表示，右侧数据使用蓝色虚线表示。