Numpy 二轴下如何定义zorder

在本文中，我们将介绍在使用NumPy的二轴时如何定义zorder。

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什么是二轴？

在Matplotlib中可以使用两个y轴来绘制不同范围的数字。例如，可以使用一个y轴来展示温度，而另一个y轴则展示湿度。这可以让你更好的比较这两个数据集.

我们会看到三行代码中。第一个是将matplotlib导入，并使用inline魔术命令进行渲染。第二段代码是用来生成数据的。最后一个部分是将数据描绘到我们的子图中。

在这个示例中，我们仅有一组数据，但在实际使用中，我们可能需要显示更多的数据集。在这种情况下，我们可能需要使用zorder参数。

zorder参数何时需要?

假设我们在使用二轴图的情况下需要为两个数据集添加水平线。由于第二个数据集的横线会盖住第一个数据集的横线，因此我们需要使用zorder参数来控制图层的顺序。zorder可以理解为线条的层数，层数越高的线上覆盖着层数低的线。

让我们看一些例子。首先，我们将为第一个数据集添加一条红线：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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')

ax1.axhline(y=500, color='r')
plt.show()

此外，让我们再添加一组数据并画一条横线：

# 添加一条橙色线
ax1.axhline(y=750, color='orange') 

# 添加第二个数据集
ax2 = ax1.twinx()
s2 = np.sin(2 * np.pi * t)
ax2.plot(t, s2, 'r.')
ax2.set_ylabel('sin', color='r')
for tl in ax2.get_yticklabels():
    tl.set_color('r')

# 添加第二条横线
ax2.axhline(y=-0.75, color='g',zorder=2) 

plt.show()

请注意，在第二条横线中，我们已经定义了一个zorder参数。您可以通过zorder参数调整两个线的位置，例如，如果您希望绿线位于最前面，您可以将其值设为足够高。