本文内容概要

• 双纵轴图表的应用场景与价值
• 使用Matplotlib创建双Y轴图表的分步指南
• 完整可运行的Python代码示例
• 双纵轴图表的学习难度分析
• 常见问题与解决方案

什么是双纵轴图表？

双纵轴图表（又称双Y轴图表）是一种数据可视化形式，它在同一图表中显示两个不同的Y轴（通常位于左右两侧）。这种图表特别适合展示两种不同量级或不同单位但存在关联的数据系列。

典型应用场景：

• 同时显示销售额（左轴）和增长率（右轴）
• 展示温度（左轴）和降水量（右轴）的天气数据
• 比较股价（左轴）和交易量（右轴）
• 分析网站访问量（左轴）和转化率（右轴）

Python绘制双纵轴图表教程

在Python中，我们可以使用Matplotlib库的twinx()方法轻松创建双纵轴图表。下面是详细步骤：

步骤1：导入必要的库

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

步骤2：准备示例数据

# 创建示例数据
x = np.arange(1, 11)  # 1到10
y1 = x ** 2           # 二次函数数据
y2 = np.log(x) * 100  # 对数函数数据（放大100倍）

步骤3：创建图表和第一个纵轴

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制第一个数据集（左侧Y轴）
ax1.plot(x, y1, 'b-', linewidth=2, label='y = x²')
ax1.set_xlabel('X轴')
ax1.set_ylabel('二次函数值', color='b')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')

步骤4：创建第二个纵轴

# 创建共享X轴的双纵轴
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制第二个数据集（右侧Y轴）
ax2.plot(x, y2, 'r--', linewidth=2, label='y = 100*ln(x)')
ax2.set_ylabel('自然对数(x) * 100', color='r')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')

步骤5：添加标题和图例

# 添加标题
plt.title('双纵轴图表示例：二次函数 vs 自然对数函数', fontsize=14)

# 合并图例
lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc='upper left')

# 显示网格
ax1.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)

plt.tight_layout()
plt.show()

完整代码示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建示例数据
x = np.arange(1, 11)
y1 = x ** 2
y2 = np.log(x) * 100

# 创建图表和轴
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制第一个数据集
ax1.plot(x, y1, 'b-', linewidth=2, label='y = x²')
ax1.set_xlabel('X轴')
ax1.set_ylabel('二次函数值', color='b')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')

# 创建第二个纵轴
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x, y2, 'r--', linewidth=2, label='y = 100*ln(x)')
ax2.set_ylabel('自然对数(x) * 100', color='r')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')

# 添加标题和图例
plt.title('双纵轴图表示例：二次函数 vs 自然对数函数', fontsize=14)
lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc='upper left')
ax1.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)

plt.tight_layout()
plt.savefig('dual_axis_chart.png', dpi=300)
plt.show()

学习双纵轴图表难吗？

常见问题解答