matplotlib多轴显示

对于 matplotlib 多轴显示，你可以使用 `twinx()` 或 `twiny()` 方法创建一个新的坐标轴，并将其添加到现有的图形中。

下面是一个示例代码，展示了如何在同一图形中显示两个不同的 y 轴：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建图形和轴对象
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制第一个数据集
ax1.plot(x, y1, 'b-')
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()

# 绘制第二个数据集
ax2.plot(x, y2, 'r-')
ax2.set_ylabel('Y2', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')

plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个图形和一个主轴对象 `ax1`。然后，我们使用 `ax1.plot()` 绘制了第一个数据集，并设置了与第一个数据集相关联的标签和颜色。

接下来，我们使用 `ax1.twinx()` 创建了一个新的坐标轴对象 `ax2`，并使用 `ax2.plot()` 绘制了第二个数据集。我们还设置了与第二个数据集相关联的标签和颜色。

最后，我们使用 `plt.show()` 显示图形。

注意，如果你想要显示多个不同的 x 轴，可以使用 `twiny()` 方法创建一个新的 x 轴对象，并将其添加到图形中。