刻度的第二个刻度是 python/matplotlib 中相同位置的第一个刻度的函数

Question

我在 Python 中使用 matplotlib，希望使用相同的绘图，但有几个不同的轴，它们都是第一个的函数，但不线性依赖于第一个 y 值。

作为示例，让我们假设一个显示简单线 y=x 的图。 现在我有一个随机函数，比如 f(y)=5y^2 + 2。

我的理想输出图现在应该还是一条线，但是等距刻度不应该是 y=1, 2, 3, 4，而是 f(y)=7, 22, 47, 82，这样我就可以叠加具有 2 个不同轴的两个图。

这是否可能，因为刻度之间的距离不均匀，也不能用对数图表示？因此，我只想在每个刻度值上放置一个函数，而不更改图形或刻度的位置。

在图形程序中，这很简单，只需使用相同的绘图并手动重写每个刻度。

https://drive.google.com/file/d/1fp2vrFvlz-9xdJPmqdQjyMQK7gzPX24G/view?usp=sharing

提前感谢您！示例代码并没有真正的帮助，因为它只是标准的 matplotlib 代码，但缺少最重要的缩放部分。 我知道我可以使用 yticks 手动设置刻度，但这并不能解决缩放问题，并且所有刻度会显得非常接近。

    plt.plot(["time_max_axis"], ["position_max_axis"])
    plt.xlabel("Time (ms)")
    plt.ylabel("Max position (mm)")
    plt.ylim(0, z0_mm)
    plt.show()

    plt.plot(["time_max_axis"], ["frequency_axis"])
    plt.xlabel("Oscillation frequency (kHz)")
    plt.ylabel("Max position (mm)")
    plt.ylim(fion_kHz, fion_kHz * (1 + (f_shift4 + f_shift6) / 100))
    plt.show()

Answer 1

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import (MultipleLocator, AutoMinorLocator)

x = np.arange(50)
y = x/10 + np.random.rand(50)

fig, axs = plt.subplots(1,2, gridspec_kw={'width_ratios': [1, 20]})
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

axs[1].plot(x, y)
axs[1].plot(x, 2*y)
axs[1].plot(x, 3*y)
axs[1].grid()
axs[1].set_ylim(0)
axs[1].set_xlim(0)
axs[1].set_ylabel('max displacement $z_{max}$ (mm)')

ymin, ymax = axs[1].get_ylim()
majorlocator = ymax // 8 # 8 horizontal grid lines
ytickloc = np.arange(0, int(ymax), majorlocator)
axs[1].yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(majorlocator))

ax1 = axs[1].twinx() # ghost axis of axs[1]
ax1.yaxis.set_ticks_position('left')
ax1.set_yticks([ymin, ymax])
ax1.set_yticklabels(['', f'$z_0$ = {round(ymax,2)}'])

axs[0].spines['top'].set_visible(False)
axs[0].spines['right'].set_visible(False)
axs[0].spines['bottom'].set_visible(False)
axs[0].spines['left'].set_visible(False)
axs[0].set_xticks([])
axs[0].set_yticks(ytickloc)
ytick2 = 5 * ytickloc**2 + 2 # f = 5y^2 + 2
ytick2 = list(ytick2)
ymin2 = ytick2[0]
ytick2[0] = ''
axs[0].set_yticklabels(ytick2)
axs[0].set_ylim(ymin, ymax)
axs[0].set_ylim(0)
axs[0].set_ylabel('Oscillation frequency $f_{osc}$ (kHz)')

ymax2 = 5 * ymax**2 + 2 # f = 5y^2 + 2
ax0 = axs[0].twinx() # ghost axis of axs[0]
ax0.yaxis.set_ticks_position('left')
ax0.spines['top'].set_visible(False)
ax0.spines['right'].set_visible(False)
ax0.spines['bottom'].set_visible(False)
ax0.spines['left'].set_visible(False)
ax0.set_yticks([ymin, ymax])
ax0.set_yticklabels([f'$\\bf{{f_{{ion}}}} = {round(ymin2, 2)}$', f'$f_{{max}}$ = {round(ymax2,2)}'])

plt.tight_layout()

输出：