我有三列数据，第一列数据是横坐标，第二列数据是左纵坐标，第三列数据是右纵坐标，我要画双坐标线性图

好的，以下是一个使用 Python 的 Matplotlib 库绘制双坐标线性图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.exp(x)

# 创建画布和子图
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制第一个线性图
ax1.plot(x, y1, 'b-', label='y1')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')

# 创建第二个坐标轴
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制第二个线性图
ax2.plot(x, y2, 'r-', label='y2')
ax2.set_ylabel('y2', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')

# 设置图例
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc=0)

# 设置标题
ax1.set_title('双坐标线性图')

plt.show()

在这个示例代码中，我们使用了 `np.linspace` 生成了 0 到 10 之间的 100 个均匀分布的数据点，并将其作为 x 坐标轴上的数据。然后，我们使用 `np.sin` 和 `np.exp` 函数分别计算了每个 x 坐标轴上对应的 y1 和 y2 坐标轴上的数据。接下来，我们使用 `ax1.plot` 和 `ax2.plot` 分别绘制了两个线性图，并将其中一个绑定到 `ax2` 变量上，以创建第二个坐标轴。最后，我们使用 `ax1.get_legend_handles_labels` 和 `ax2.get_legend_handles_labels` 分别获取两个子图的图例，然后使用 `ax2.legend` 将它们合并到一起。我们还使用了 `ax1.set_title` 设置了图表标题。

运行上述代码，你将会得到一个双坐标线性图，其中左纵坐标表示 y1 数据列，右纵坐标表示 y2 数据列。你可以根据需要调整数据和参数，来绘制不同形式的双坐标线性图。