【多轴图绘制技巧】：matplotlib中的高级图表绘制方法


参考资源链接：[Python matplotlib.plot坐标轴刻度与范围设置教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b46ebe7fbd1778d3f92a?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 多轴图绘制基础

绘制多轴图是数据分析和可视化领域中的一项核心技能，尤其是在需要并排比较多个数据集时，能够提供直观和清晰的视觉效果。本章将介绍多轴图绘制的基本概念和实现方法。

## 1.1 多轴图的定义与用途

多轴图，也称为双y轴图或多y轴图，是一种在同一个图表中展示多个尺度或单位数据的方法。例如，在股票分析中，一个轴可以显示股票的价格（通常以货币单位），另一个轴可以显示该股票的交易量（以股数计）。这种图表有助于同时观察两个不同量级或量纲的数据集之间的关系。

## 1.2 实现多轴图的基本步骤

要使用Python绘制多轴图，最常用的库是matplotlib。以下是一个简单的多轴图绘制步骤示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义两个不同的数据集
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 20, 30, 40, 50]
y2 = [500, 400, 300, 200, 100]

fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制第一个轴的数据
ax1.plot(x, y1, 'b-')  # 'b-' 表示蓝色实线
ax1.set_xlabel('X轴')
ax1.set_ylabel('Y1轴', color='b')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')

# 创建第二个轴
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x, y2, 'r.')  # 'r.' 表示红色点线
ax2.set_ylabel('Y2轴', color='r')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')

plt.show()

在上述代码中，`ax1`是主坐标轴，`ax2 = ax1.twinx()`创建了一个与`ax1`共享x轴但拥有独立y轴的新坐标轴`ax2`。然后，在两个坐标轴上分别使用`plot`方法绘制数据，并通过`set_xlabel`和`set_ylabel`方法添加轴标签。最后，使用`plt.show()`方法显示图表。

## 1.3 多轴图绘制的注意事项

在绘制多轴图时，需要注意以下几点：
- **确保可比性**：虽然多轴图可以并排显示数据，但必须确保轴刻度和单位之间是可比的，以避免误导观众。
- **简洁明了**：不要在同一张图表中展示过多的轴，这可能会使图表变得复杂和难以理解。
- **视觉辅助**：使用不同的颜色、标记和线型来区分不同的数据系列，以提高图表的可读性。

以上便是多轴图绘制的基础知识。在接下来的章节中，我们将探讨matplotlib库的高级配置以及多轴图绘制的实践技巧。

# 2. matplotlib库的高级配置

### 2.1 matplotlib的配置文件
matplotlib库拥有一个强大的配置系统，允许用户通过修改配置文件来控制图表的各种默认行为和样式。了解并掌握这些配置将极大地提高绘图效率和图表的个性化程度。

#### 2.1.1 rcParams的作用和配置

`rcParams`是matplotlib的运行时配置参数，它允许用户设置图表的默认属性值，如线条颜色、字体大小、图形尺寸等。通过修改`rcParams`，可以定制出与个人喜好或报告要求相吻合的图表样式。

import matplotlib.pyplot as plt

# 修改图表的默认大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8, 6)

# 修改线条颜色为红色
plt.rcParams['lines.color'] = 'red'

以上代码设置了一个更宽大的图表尺寸，并且将图表中线条的颜色统一设置为红色。

#### 2.1.2 自定义样式和模板

除了单个参数的设置，matplotlib还允许创建一个样式文件（后缀为`.mplstyle`），其中可以包含多个样式配置项，以实现更高级的样式定制。

# style1.mplstyle 文件内容
axes.prop_cycle : cycler('color', ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k'])
lines.linewidth : 2.0
text.color        : black
font.size         : 12

你可以将上述内容保存为`style1.mplstyle`，然后在代码中调用这个样式文件：

plt.style.use('style1.mplstyle')

通过使用自定义样式和模板，我们可以快速地为图表应用一致的外观和风格。

### 2.2 高级坐标轴定制

在数据可视化中，对坐标轴的高级定制是非常重要的，它能够帮助我们更好地展示和解读数据。

#### 2.2.1 坐标轴位置和刻度的调整

matplotlib提供了多种方法调整坐标轴的位置和刻度，从而提供最佳的数据展示方式。

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

ax = plt.subplot(111)
ax.plot(x, y)

# 获取当前坐标轴实例
ax = plt.gca()

# 调整x轴和y轴的位置
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

# 调整刻度位置
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

代码中，`spines`属性用于调整坐标轴的位置，`set_ticks_position`方法用来设置刻度的显示位置。

#### 2.2.2 叠加坐标轴和多重坐标轴

当需要在同一图表中展示不同尺度或单位的数据时，叠加坐标轴或创建多重坐标轴就变得非常必要。

fig, ax1 = plt.subplots()

t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
s1 = np.exp(t)

ax1.plot(t, s1, 'b-')
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.set_ylabel('exp', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')

ax2 = ax1.twinx()
s2 = np.sin(2 * np.pi * t)

ax2.plot(t, s2, 'r.')
ax2.set_ylabel('sin', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')

plt.show()

在这个示例中，我们使用了`twinx()`函数创建了一个新的y轴，这样就可以在同一图表上使用不同的y轴比例展示数据。

### 2.3 图形和子图的高级布局

对于复杂的图形，往往需要创建多个子图，并对子图的布局进行详细管理，以达到预期的视觉效果。

#### 2.3.1 子图网格的创建和管理

创建子图网格（subplots）是组织多个子图的一种有效方式。你可以使用`subplots`、`subplot2grid`或`GridSpec`等函数来实现更复杂的布局。

# 创建一个3x3的子图网格
fig, axs = plt.subplots(3, 3, figsize=(8, 8))

# 通过网格索引访问子图对象
axs[1, 2].plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])

plt.show()

#### 2.3.2 子图间的共享坐标轴

为了在多个子图间保持统一的尺度，可以设置子图共享坐标轴。这对于比较相似数据集特别有用。

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

# 生成一些数据
x = np.arange(10)
y1 = x**2
y2 = 2*x + 1

# 绘制数据
ax1.plot(x, y1)
ax2.plot(x, y2)

# 共享x轴
ax2.get_shared_x_axes().join(ax1, ax2)

plt.show()

在这个示例中，我们用`get_shared_x_axes().join()`方法使两个子图共享x轴，有助于更好地比较不同子图中的数据。

# 3. 多轴图绘制的实践技巧

## 3.1 多轴图表绘制基础

### 3.1.1 创建多轴图表的基本步骤

在Python中使用matplotlib创建多轴图表的过程涉及多个步骤。首先，我们需要导入matplotlib库，并为每个数据集创建一个坐标轴。然后，可以通过设置坐标轴的位置和属性，让不同的数据集在同一个图形窗口中得以展示。下面是一个具体的步骤说明：

1. 导入matplotlib.pyplot模块，并简称为`plt`。
2. 创建基础的图形对象，比如使用`plt.figure()`。
3. 在图形对象上添加一个或多个坐标轴，使用`plt.axes()`或者`plt.subplot()`。
4. 绘制数据到各自的坐标轴上。如果要在坐标轴间同步某些属性，需要注意这些属性的设置。
5. 调整坐标轴属性如刻度、标签、范围等，使得多轴图表清晰且易于阅读。
6. 添加图形元素，如图例、标题和注释。
7. 显示最终的图形。

下面是一个简单的代码示例，演示了创建基本的多轴图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

# 创建图形和子图
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)  # 添加一个坐标轴
ax2 = ax1.twinx()           # 创建一个共享x轴，但有独立y轴的坐标轴

# 在坐标轴上绘制数据
ax1.plot(x, y1, 'b-')       # 绘制y1数据集，并设置为蓝色线形图
ax2.plot(x, y2, 'r-')       # 绘制y2数据集，并设置为红色线形图

# 设置坐标轴标签
ax1.set_xlabel('X轴')
ax1.set_ylabel('Y1轴', color='b')
ax2.set_ylabel('Y2轴', color='r')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们首先导入