Matplotlib：添加孿生y軸而不使用其在繪圖中的值

Question

這是爲了闡明問題標題。說你有一個整數的四個清單，與您要製作的散點圖：

a=[3,7,2,8,12,17] 
b=[9,4,11,7,6,3] 
c=[9,3,17,13,10,5] 
d=[5,1,1,14,5,8] 

也具有這樣的功能，爲簡單起見f(x)=1/x，適用於所有名單，從而使：

from __future__ import division 
a1=[1/i for i in a] 
b1=[1/i for i in b] 
c1=[1/i for i in c] 
d1=[1/i for i in d] 

我的問題：如何知道函數返回的值從0.06到1.0,，而不使用散點圖中的a1，b1，c1，d1列表中的任何一個，如何添加第二個y軸？

我在說的是：如果你用傳統的方式產生下面的散點圖，那麼你如何根據a1，b1，c1，d1的值添加第二個y軸，而沒有使用任何序列他們在情節本身？

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.scatter(a,b,c='red',label='reds') 
plt.scatter(c,d,c='blue',label='blues') 
plt.legend(loc='best') 

這是不具有第二y軸的散射：

這是相同的一個的製成的版本，包括到目前爲止討論的第二Y軸：

注：這個問題不同於this，因爲我不想用不同的尺度進行繪圖。我只想添加第二個軸的相關值。

Answer 1

要確保在新中軸線的數字是在相應的位置，以它們的逆：

import matplotlib.pylab as plt 

a=[3,7,2,8,12,17] 
b=[9,4,11,7,6,3] 
c=[9,3,17,13,10,5] 
d=[5,1,1,14,5,8] 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 

ax.scatter(a,b,c='red',label='reds') 
ax.scatter(c,d,c='blue',label='blues') 
ax.legend(loc='best') 
ax.set_ylabel('Y') 
# make shared y axis 
axi = ax.twinx() 
# set limits for shared axis 
axi.set_ylim(ax.get_ylim()) 
# set ticks for shared axis 
inverse_ticks = [] 
label_format = '%.3f' 
for tick in ax.get_yticks(): 
    if tick != 0: 
     tick = 1/tick 
    inverse_ticks.append(label_format % (tick,)) 
axi.set_yticklabels(inverse_ticks) 
axi.set_ylabel('1/Y') 
fig.tight_layout() 
fig.show() 

你也可以做到這一點的X軸：

# make shared x axis 
xaxi = ax.twiny() 
# set limits for shared axis 
xaxi.set_xlim(ax.get_xlim()) 
# set ticks for shared axis 
inverse_ticks = [] 
label_format = '%.3f' 
for tick in ax.get_xticks(): 
    if tick != 0: 
     tick = 1/tick 
    inverse_ticks.append(label_format % (tick,)) 
xaxi.set_xticklabels(inverse_ticks) 
xaxi.set_xlabel('1/X') 

Answer 2

只是讓共享Y軸，並設置所需的限制和蜱的新中軸線喜歡這裏：

import matplotlib.pylab as plt 
import numpy as np 

a=[3,7,2,8,12,17] 
b=[9,4,11,7,6,3] 
c=[9,3,17,13,10,5] 
d=[5,1,1,14,5,8] 

plt.scatter(a,b,c='red',label='reds') 
plt.scatter(c,d,c='blue',label='blues') 
plt.legend(loc='best') 
ax = plt.gca() 
# make shared y axis 
ax2 = ax.twinx() 
# set limits for shared axis 
ax2.set_ylim([0,1]) 
# set ticks for shared axis 
plt.yticks(np.arange(0.06, 1, 0.14)) 
plt.show()