当轴关系根据经验推导时，如何在matplotlib图中配置次轴？

Question

我试图遵循这个文档https://matplotlib.org/3.1.0/gallery/subplots_axes_and_figures/secondary_axis.html在辅助轴变换的第三种情况下，即，当“我们希望将变换中的轴与数据临时的，并且是经验推导的”时，因此，将“正向和逆变换函数设置为从一个数据集到另一个数据集的线性插值”。但我无法取得令人满意的结果。例如，考虑本文档第一个示例的简单图：具有两个水平轴的正弦波，其中一个是同一图上弧度到度的转换。下面的代码波纹管给出了正确的结果，其中底部轴以弧度为单位，顶部轴以度为单位import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)y = np.sin(x)ax.plot(x, y)def deg2rad(x):    return x * np.pi / 180def rad2deg(x):    return x * 180 / np.pisecax = ax.secondary_xaxis('top', functions=(rad2deg,deg2rad))plt.show()但是，下面的代码试图模拟“度轴”将来自经验数据（数组变量，可能是其他值），但它没有给出正确的结果（遵循文档的插值函数）。xnewimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)y = np.sin(x)ax.plot(x, y)xold = xxnew = x * 180 / np.pidef forward(x):    return np.interp(x, xold, xnew)def inverse(x):    return np.interp(x, xnew, xold)secax = ax.secondary_xaxis('top', functions=(forward,inverse))plt.show()我错过了什么？

Answer 1

问题在于，对于略微超出给定 x 值范围的值，同时调用正向函数和反函数。例如，它们用于 xlims。（可以在这些函数中添加一个，看看它们是如何被调用的。print(x)

如果将这些函数编写为简单的线性变换（如示例中所示），则没有问题。该函数在其边界之外同样工作。但是 a 在其范围之外没有很好的线索，因此它返回其下限或上限。这种截止会导致不需要的蜱虫标签。deg2radnp.interp

对于零件，这可以通过设置紧密的x轴来补救，因此没有默认发生的填充：

plt.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True)

但即便如此，400的不受欢迎的蜱虫也会弹出。

更好的解决方案是使两个函数的范围比旧 x 轴上显示的限制（包括填充）稍宽。例如，设置

xold = np.linspace(x[0]-0.5, x[-1]+0.5, 100)

xnew = xold * 180 / np.pi

请注意，在链接的示例中，他们设置了 ，但随后仅从第三个索引开始执行绘图，以便为填充创建足够的空间：。xold = np.arange(0, 11, 0.2)ax.plot(xold[3:], xnew[3:])

完整的示例可能如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)

y = np.sin(x)

ax.plot(x, y)

xold = np.linspace(x[0]-0.5, x[-1]+0.5, 100)

xnew = xold * 180 / np.pi

def forward(x):

    return np.interp(x, xold, xnew)

def inverse(x):

    return np.interp(x, xnew, xold)

secax = ax.secondary_xaxis('top', functions=(forward,inverse))

plt.show()