英文:
Comparing the trend of several graphs with different scales
问题
如何在一个图中绘制具有不同x和y轴刻度的多个图？例如，我们有以下列表：a=[0, 1, 2, 3]、b=[10, 20, 30, 40, 50]、c=[1000, 2000, 3000, 4000]、aa=[5, 6, 7, 8]、bb=[50, 60, 70, 80, 90]和cc=[5000, 6000, 7000, 8000]，我们想要在一个图中绘制(a, aa)、(b, bb)和(c, cc)的散点图。当我们使用plt.scatter(a,aa)、plt.scatter(b,bb)和plt.scatter(c,cc)时，最后一个图的刻度应用于所有图。如何防止这种情况？
for i in range(30):
plt.scatter(dif_f[i], f_network_data_f[i],
label=f'demand{(i*5)+5}')
plt.axhline(0, ls='--', lw=1, color='blue')
plt.axvline(0, ls='--', lw=1, color='blue')
plt.xlabel("$ζ_i$（正值）")
plt.ylabel("$W_{14,i}$")
plt.title("$W_{14,i}$与$ζ_i$" + f"（每个起点-目的地每小时的平均车辆数）", fontsize=9)
plt.legend()
plt.show()
英文:
How can we have multiple plots with different x and y axis scale in one plot?
For example we have the lists a=[0, 1, 2, 3], b=[10, 20, 30, 40, 50], c=[1000, 2000, 3000, 4000], aa=[5, 6, 7, 8], bb=[50, 60, 70, 80, 90] and cc=[5000, 6000, 7000, 8000] and we want to have scatter plots of (a, aa), (b, bb), (c, cc) in a plot. When we use plt.scatter(a,aa), plt.scatter(b,bb) and plt.scatter(c,cc), the scale of last plot is applied to all plots. How can we prevent this?
for i in range(30):
plt.scatter(dif_f[i], f_network_data_f[i],
label=f'demand{(i*5)+5}')
plt.axhline(0, ls='--', lw= 1, color='blue')
plt.axvline(0, ls='--', lw= 1, color='blue')
plt.xlabel("$ζ_i$ (positive values)")
plt.ylabel("$W_{14,i}$")
plt.title("$W_{14,i}$ versus $ζ_i$"+f" (average of cars per hour from each origin-destinatio)", fontsize=9)
plt.legend()
plt.show()
答案1
得分: 1
import matplotlib.pyplot as plt
a = [0, 1, 2, 3]
b = [10, 20, 30, 40, 50]
c = [1000, 2000, 3000, 4000]
aa = [5, 6, 7, 8]
bb = [50, 60, 70, 80, 90]
cc = [5000, 6000, 7000, 8000]
fig, ax1 = plt.subplots()
######################################## 第一个散点图 (a, aa)
ax1.scatter(a, aa, color='blue')
ax1.set_xlabel('散点图')
ax1.set_ylabel('a 和 aa', color='blue')
ax2 = ax1.twinx() # 定义第二组共享相同 x 轴的坐标轴
######################################## 第二个散点图 (b, bb)
ax2.scatter(b, bb, color='red')
ax2.set_ylabel('b 和 bb', color='red')
ax3 = ax1.twiny() # 定义第三组共享相同 x 轴的坐标轴
######################################## 第三个散点图 (c, cc)
ax3.scatter(c, cc, color='green')
ax3.set_xlabel('c 和 cc', color='green')
plt.show()
英文:
Like this?? Hoping to have understood well...
import matplotlib.pyplot as plt
a = [0, 1, 2, 3]
b = [10, 20, 30, 40, 50]
c = [1000, 2000, 3000, 4000]
aa = [5, 6, 7, 8]
bb = [50, 60, 70, 80, 90]
cc = [5000, 6000, 7000, 8000]
fig, ax1 = plt.subplots()
######################################## First scatter plot (a,aa)
ax1.scatter(a, aa, color='blue')
ax1.set_xlabel('scatter plot')
ax1.set_ylabel('a and aa', color='blue')
ax2 = ax1.twinx() # define a second set of axes that shares the same x-axis
######################################## Second scatter plot (b,bb)
ax2.scatter(b, bb, color='red')
ax2.set_ylabel('b and bb', color='red')
ax3 = ax1.twiny() # define a third set of axes that shares the same x-axis
######################################## Third scatter plot (c,cc)
ax3.scatter(c, cc, color='green')
ax3.set_xlabel('c and cc', color='green')
plt.show()
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