Làm cách nào để vẽ nhiều trục X hoặc Y trong matplotlib?

Question

Tôi hiện đang sử dụng matplotlib để vẽ một phép đo so với 2 hoặc 3 phép đo khác (đôi khi phân loại) trên trục x. Hiện tại, tôi đang nhóm dữ liệu trên trục x thành các bộ dữ liệu và sắp xếp chúng trước khi vẽ ... kết quả trông giống như hình bên trái bên dưới. Những gì tôi muốn làm là vẽ dữ liệu với nhiều x trục như bạn thấy trong hình ảnh bên phải. Việc nhóm các nhãn trục "xử lý" sẽ được đóng băng trên bánh.

Answer 1

Câu hỏi đầu tiên, thú vị! Nó chắc chắn có thể với matplotlib> = 1.0.0. (Chức năng gai mới cho phép nó)

Nó đòi hỏi một chút công bằng của voodoo, mặc dù ... Ví dụ của tôi còn xa mới hoàn hảo, nhưng hy vọng nó làm cho một số ý nghĩa:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib as mpl 

def main(): 
    #-- Generate some data ---------------------------------------------------- 
    nx = 10 
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10) 
    y = 2 * np.sin(x) 

    groups = [('GroupA', (x[0], x[nx//3])), 
       ('GroupB', (x[-2*nx//3], x[2*nx//3])), 
       ('GroupC', (x[-nx//3], x[-1]))] 

    #-- Plot the results ------------------------------------------------------ 
    fig = plt.figure() 
    ax = fig.add_subplot(111) 

    # Give ourselves a bit more room at the bottom 
    plt.subplots_adjust(bottom=0.2) 

    ax.plot(x,y, 'k^') 

    # Drop the bottom spine by 40 pts 
    ax.spines['bottom'].set_position(('outward', 40)) 

    # Make a second bottom spine in the position of the original bottom spine 
    make_second_bottom_spine(label='Treatment') 

    # Annotate the groups 
    for name, xspan in groups: 
     annotate_group(name, xspan) 

    plt.xlabel('Dose') 
    plt.ylabel('Response') 
    plt.title('Experimental Data') 

    plt.show() 


def annotate_group(name, xspan, ax=None): 
    """Annotates a span of the x-axis""" 
    def annotate(ax, name, left, right, y, pad): 
     arrow = ax.annotate(name, 
       xy=(left, y), xycoords='data', 
       xytext=(right, y-pad), textcoords='data', 
       annotation_clip=False, verticalalignment='top', 
       horizontalalignment='center', linespacing=2.0, 
       arrowprops=dict(arrowstyle='-', shrinkA=0, shrinkB=0, 
         connectionstyle='angle,angleB=90,angleA=0,rad=5') 
       ) 
     return arrow 
    if ax is None: 
     ax = plt.gca() 
    ymin = ax.get_ylim()[0] 
    ypad = 0.01 * np.ptp(ax.get_ylim()) 
    xcenter = np.mean(xspan) 
    left_arrow = annotate(ax, name, xspan[0], xcenter, ymin, ypad) 
    right_arrow = annotate(ax, name, xspan[1], xcenter, ymin, ypad) 
    return left_arrow, right_arrow 

def make_second_bottom_spine(ax=None, label=None, offset=0, labeloffset=20): 
    """Makes a second bottom spine""" 
    if ax is None: 
     ax = plt.gca() 
    second_bottom = mpl.spines.Spine(ax, 'bottom', ax.spines['bottom']._path) 
    second_bottom.set_position(('outward', offset)) 
    ax.spines['second_bottom'] = second_bottom 

    if label is not None: 
     # Make a new xlabel 
     ax.annotate(label, 
       xy=(0.5, 0), xycoords='axes fraction', 
       xytext=(0, -labeloffset), textcoords='offset points', 
       verticalalignment='top', horizontalalignment='center') 

if __name__ == '__main__': 
    main() 

Answer 2

Ví dụ của Joe là tốt. Tôi cũng sẽ ném tôi vào. Tôi đã làm việc trên nó một vài giờ trước, nhưng sau đó đã phải chạy đến một cuộc họp. Nó lấy cắp từ here.

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.ticker as ticker 

## the following two functions override the default behavior or twiny() 
def make_patch_spines_invisible(ax): 
    ax.set_frame_on(True) 
    ax.patch.set_visible(False) 
    for sp in ax.spines.itervalues(): 
     sp.set_visible(False) 

def make_spine_invisible(ax, direction): 
    if direction in ["right", "left"]: 
     ax.yaxis.set_ticks_position(direction) 
     ax.yaxis.set_label_position(direction) 
    elif direction in ["top", "bottom"]: 
     ax.xaxis.set_ticks_position(direction) 
     ax.xaxis.set_label_position(direction) 
    else: 
     raise ValueError("Unknown Direction : %s" % (direction,)) 

    ax.spines[direction].set_visible(True) 

data = (('A',0.01),('A',0.02),('B',0.10),('B',0.20)) # fake data 

fig = plt.figure(1) 
sb = fig.add_subplot(111) 
sb.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([0,1,2,3])) 

sb.plot([i[1] for i in data],"*",markersize=10) 
sb.set_xlabel("dose") 

plt.subplots_adjust(bottom=0.17) # make room on bottom 

par2 = sb.twiny() # create a second axes 
par2.spines["bottom"].set_position(("axes", -.1)) # move it down 

## override the default behavior for a twiny axis 
make_patch_spines_invisible(par2) 
make_spine_invisible(par2, "bottom") 
par2.set_xlabel("treatment") 

par2.plot([i[1] for i in data],"*",markersize=10) #redraw to put twiny on same scale 
par2.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([0,1,2,3])) 
par2.xaxis.set_ticklabels([i[0] for i in data]) 

plt.show() 

Tạo: