Matplotlib中缩略图的不同X轴和Y轴刻度

在Matplotlib中，我们可以使用缩略图（subplots）来同时显示多个有关联的图。缩略图可以帮助我们更好地理解数据的趋势和变化。而在缩略图中，经常会出现需要设置不同的X轴和Y轴刻度的情况。本文将介绍如何在Matplotlib中设置不同X轴和Y轴刻度来达到更好的数据可视化效果。

创建缩略图

首先来看一下如何创建缩略图。我们使用Matplotlib自带的示例数据集进行绘图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建示例数据
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建两个子图，并设置它们的大小比例为1：3
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True, gridspec_kw={'height_ratios': [1, 3]})

# 在第一个子图中绘制sin函数
ax1.plot(x, y1)

# 在第二个子图中绘制cos函数，并设置X轴和Y轴的标签
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_xlabel('x')
ax2.set_ylabel('cos(x)')

plt.show()

这段代码将创建一个包含两个子图的画布，第一个子图用来显示sin函数的图像，第二个子图用来显示cos函数的图像。

其中，用sharex=True来让两个子图共享X轴，这样在缩略图中才能显示两张图的X轴。用height_ratios来设置第一个子图和第二个子图在缩略图中的大小比例为1：3。

设置不同X轴刻度

有时候我们需要在缩略图中显示不同的X轴刻度，这种情况一般发生在两张图的X轴刻度范围不同时。此时，我们需要使用secondary_xaxis来实现这个功能。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建示例数据
x1 = np.linspace(0, 10, 100)
x2 = np.linspace(10, 20, 100)
y1 = x1 ** 2
y2 = (x2 - 10) ** 2

# 创建两个子图
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

# 在第一个子图中绘制y1函数，并设置X轴刻度
ax1.plot(x1, y1)
ax1.set_xlim(0, 10)
ax1.set_xlabel('x1')
ax1.set_ylabel('y1')

# 在第二个子图中绘制y2函数，并设置X轴刻度
ax2.plot(x2, y2)
ax2.set_xlim(10, 20)
ax2.set_xlabel('x2')
ax2.set_ylabel('y2')

# 在第二个子图中设置第二条X轴
secax = ax2.secondary_xaxis('top', functions=(lambda x:x-10, lambda x:x+10))
secax.set_xlabel('x1')

plt.show()

这段代码创建了两个子图，分别绘制了两个不同范围的函数，然后在第二个子图中设置了一个与第一个子图相同的X轴刻度，这时我们需要使用secondary_xaxis方法来实现。

其中，secondary_xaxis方法需要传入两个参数：location和functions。location用来指定第二条X轴的位置，这里我们将它设置为top，表示第二条X轴将位于图像的上方。functions用来指定第二条X轴的刻度转换方法，它是一个元组，包含两个函数：第一个函数是将第二条X轴上的数据值转换成第一个子图X轴上的数据值，这里是将原数据减去10；第二个函数是将第一个子图X轴上的数据值转换成第二条X轴上的数据值，这里是将原数据加上10。这两个函数可能有点绕，但是运行代码后就会感受到它的作用了。

可以看出，第二张图的X轴刻度是从10开始的，并且它的刻度大小和第一个图的刻度大小不同。而在第二个子图中，我们使用secondary_xaxis方法来设置第二条X轴，它的刻度大小和第一个子图相同，但刻度的范围和位置与第二条X轴相同。

设置不同Y轴刻度

除了设置不同X轴刻度外，有时候我们还需要设置不同的Y轴刻度。虽然Matplotlib没有提供secondary_yaxis方法，但我们可以使用twinx和twiny两种方法来实现不同的Y轴刻度效果。

比如，我们有如下的数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x) * 100

# 创建两个子图
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

# 在第一个子图中绘制sin函数
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('sin(x)')

# 在第二个子图中绘制cos函数，并设置Y轴的刻度范围
ax2.plot(x, y2, color='orange')
ax2.set_ylim(-100, 100)
ax2.set_ylabel('100 * cos(x)')

plt.show()

这段代码将创建两个子图，第一个子图用来显示sin函数的图像，第二个子图用来显示cos函数的图像。由于cos函数的数值变化太大，如果想在同一幅图中显示sin和cos函数，我们需要将它们放在不同的Y轴中。

其中，我们使用了ax1.twinx()方法来创建了第二条Y轴，这个方法相当于将第一个子图的Y轴复制一份，然后放在右边。然后我们使用ax2.set_ylim方法来设置第二个子图的Y轴范围，这时，第一个子图和第二个子图的Y轴范围就不同了。

可以看到，第一个子图中的Y轴刻度范围是-1到1，而第二个子图中的Y轴刻度范围是-100到100，这两个子图的Y轴刻度是不同的。