Matplotlib 双坐标轴刻度对齐问题

在使用Matplotlib进行数据可视化时，我们有时需要使用双坐标轴进行绘制，例如同时显示两个不同尺度的数据。但在实际使用中，可能会出现双坐标轴刻度对齐不准的问题，本文将围绕这一问题进行探讨和解决。

问题描述

在Matplotlib中，使用plt.twinx()函数可以在同一图像中绘制两个相互关联但尺度不同的数据，这在数据可视化中是十分常见的，例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

x = np.arange(10)
y1 = 2 * x
y2 = x ** 2

ax1.plot(x, y1, 'r-', label='y1')
ax2.plot(x, y2, 'b--', label='y2')

ax1.set_xlabel("x")
ax1.set_ylabel("y1", color='r')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='r')
ax2.set_ylabel("y2", color='b')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='b')

plt.show()

上述代码绘制了一个包含两个坐标轴的图像，其中红线表示左坐标轴对应的数据，蓝线表示右坐标轴对应的数据。但有时候我们可能发现两个坐标轴之间的刻度并没有很好地对齐

从图中可以看出，左坐标轴刻度的位置为{0, 2, 4, 6, 8}，而右坐标轴的刻度位置为{0, 10, 20, 30, 40}，两个坐标轴之间的刻度没有很好地对齐，看上去不太美观。

原因分析

出现刻度不对齐的原因，是因为Matplotlib默认使用“内部坐标轴”来绘制图像，这些坐标轴的刻度和标签并不一定与真实数据相对应。而在双坐标轴的情况下，内部坐标轴的刻度并不会自动对其，导致两个坐标轴之间的刻度会有所偏差。

解决方案

解决双坐标轴刻度不对齐的问题，可以使用Matplotlib提供的Locator和Formatter功能进行手动设置。Locator用于控制坐标轴刻度的位置，Formatter用于控制坐标轴刻度标签的显示格式。

具体来说，可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的包和库

from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

这里我们需要使用MultipleLocator和FormatStrFormatter。

设置Locator和Formatter

x_major_locator=MultipleLocator(2)  # x轴主刻度间隔为2
x_minor_locator=MultipleLocator(1)  # x轴次刻度间隔为1
ax1.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
ax1.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator)

y_major_locator=MultipleLocator(20)  # y1轴主刻度间隔为20
y_minor_locator=MultipleLocator(10)  # y1轴次刻度间隔为10
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax1.yaxis.set_minor_locator(y_minor_locator)

y2_major_locator=MultipleLocator(400)  # y2轴主刻度间隔为400
y2_minor_locator=MultipleLocator(200)  # y2轴次刻度间隔为200
ax2.yaxis.set_major_locator(y2_major_locator)
ax2.yaxis.set_minor_locator(y2_minor_locator)

其中，MultipleLocator(n)表示坐标轴刻度间隔为n，FormatStrFormatter()可以用于设置刻度标签的显示格式，例如FormatStrFormatter('%.1f')可以将小数刻度保留一位小数后进行显示。

应用Formatter

如有需要，可以在设置Locator之后应用Formatter：

y_formatter = FormatStrFormatter('%.1f')  # y1轴的标签保留1位小数
y2_formatter = FormatStrFormatter('%.0f')  # y2轴的标签不保留小数

ax1.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)
ax2.yaxis.set_major_formatter(y2_formatter)

效果展示

按照上述操作，可以得到一个刻度对齐准确的图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

x = np.arange(10)
y1 = 2 * x
y2 = x ** 2

ax1.plot(x, y1, 'r-', label='y1')
ax2.plot(x, y2, 'b--', label='y2')

x_major_locator=MultipleLocator(2)  # x轴主刻度间隔为2
x_minor_locator=MultipleLocator(1)  # x轴次刻度间隔为1
ax1.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
ax1.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator)

y_major_locator=MultipleLocator(20)  # y1轴主刻度间隔为20
y_minor_locator=MultipleLocator(10)  # y1轴次刻度间隔为10
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax1.yaxis.set_minor_locator(y_minor_locator)

y2_major_locator=MultipleLocator(400)  # y2轴主刻度间隔为400
y2_minor_locator=MultipleLocator(200)  # y2轴次刻度间隔为200
ax2.yaxis.set_major_locator(y2_major_locator)
ax2.yaxis.set_minor_locator(y2_minor_locator)

y_formatter = FormatStrFormatter('%.1f')  # y1轴的标签保留1位小数
y2_formatter = FormatStrFormatter('%.0f')  # y2轴的标签不保留小数

ax1.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)
ax2.yaxis.set_major_formatter(y2_formatter)

ax1.set_xlabel("x")
ax1.set_ylabel("y1", color='r')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='r')
ax2.set_ylabel("y2", color='b')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='b')

plt.show()

可以看出，现在两个坐标轴之间的刻度已经对齐了，看起来更加美观和易于理解。

总结

在使用Matplotlib的双坐标轴绘图时，刻度对齐的问题是比较常见的。解决该问题可以通过手动设置Locator和Formatter来实现。具体来说，需要通过MultipleLocator和FormatStrFormatter设置刻度间隔和显示格式，然后使用set_major_locator和set_major_formatter应用设置。这样就能够实现双坐标轴刻度的准确对齐。