Как разместить линии сетки от вторичной оси за основным графиком?
Следующий скрипт создает экземпляр Figure с синей гистограммой за вторичными линиями сетки, которые сами находятся за оранжевой кумулятивной гистограммой.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use("seaborn-darkgrid")
np.random.seed(42)
foo = np.random.randn(1000)
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(foo, bins=50)
ax2 = ax.twinx()
ax2.hist(
foo, bins=50, density=True, cumulative=True, histtype = "step", color = "tab:orange"
)
plt.show()
Я искал способ разместить линии сетки за синей гистограммой и нашел связанную с этим проблему в matplotlib/matplotlib#7984. Это говорит
you can't interleave the drawing orders of artists from one Axes with those from another
и это объясняет, почему ax2.set_axisbelow(True) не влияет на основной Axes.
Могу ли я каким-то образом достичь своей цели? Обходные пути приветствуются (я полагаю, что канонического решения, согласно приведенной выше цитате, не существует).
Ответы 2
Ваш желаемый порядок рисования (сначала самый задний)
- сетка для осей
- сетка для сдвоенных осей
- график в осях
- график в двух осях
Однако это невозможно, как видно из комментария
you can't interleave the drawing orders of artists from one Axes with those from another
Это означает, что вам нужно 4 оси вместо двух.
- оси для сетки основного масштаба y
- оси для сетки вторичного масштаба y
- оси для графика в основной шкале Y
- оси для графика по вторичной шкале y
Это может выглядеть так:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(42)
foo = np.random.randn(1000)
fig, ax1a = plt.subplots() # ax1a for the histogram grid
ax2a = ax1a.twinx() # ax2a for the cumulative step grid
ax1b = ax1a.twinx() # ax1b for the histogram plot
ax2b = ax1a.twinx() # ax2a for the cumulative step plot
# Link the respective y-axes for grid and plot
ax1a.get_shared_y_axes().join(ax1a, ax1b)
ax2a.get_shared_y_axes().join(ax2a, ax2b)
# Remove ticks and labels and set which side to label
ticksoff = dict(labelleft=False, labelright=False, left=False, right=False)
ax1a.tick_params(axis = "y", **ticksoff)
ax2a.tick_params(axis = "y", **ticksoff)
ax1b.tick_params(axis = "y", labelleft=True, labelright=False, left=True, right=False)
ax2b.tick_params(axis = "y", labelleft=False, labelright=True, left=False, right=True)
# Spines off
for ax in [ax1a, ax2a, ax1b]:
for k,v in ax.spines.items():
v.set_visible(False)
ax1b.hist(foo, bins=50)
ax2b.hist(
foo, bins=50, density=True, cumulative=True, histtype = "step", color = "tab:orange"
)
ax1a.grid()
ax2a.grid()
plt.show()
Я не знал, что мы можем сделать четверняшки, используя twinx(), и никогда бы не придумал эту идею. Спасибо!
Я только что попробовал ваш код и у меня есть два вопроса. i) Что делает оператор for? Сюжеты и без этого хорошо смотрятся. ii) порядок создания экземпляров, кажется, имеет значение: т. е. создание ax1b до того, как ax2a наложит вторичную сетку на синий график. Почему twinx() так себя ведет? Я открою еще один вопрос, если он предпочтительнее (особенно для последнего).
i) Сравнивая Без удаления шипов, с удалением шипов, я нахожу разницу достаточно разительной, чтобы оставить этот цикл for в коде. Но, конечно, вы можете отказаться от этого, если хотите. ii) Ключевым здесь является порядок, в котором оси рисуются на экране. Если не указано другое zorder, они появляются в порядке их создания. Это решение обязательно требует, чтобы две оси с сетками были ниже двух других осей.
Так сложно найти информацию по этой теме, этот ответ потрясающий! Большое спасибо!
Уже есть принятый и работающий ответ, но я думаю, что есть еще один способ решить эту проблему, немного улучшив эстетику:
- не рисуйте сетку для
ax2 - используйте
ax.set_ylim()иax.set_yticks(), чтобы вручную указать диапазон и деления на первой оси Y, чтобы деления совпадали с делениями наax2. Таким образом, нет необходимости во втором наборе линий сетки, и график становится менее визуально загруженным.
В приведенном выше примере это можно сделать следующим образом:
ax2.set_ylim(0.0, 1.05)
ax2.set_yticks(0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0)
ax.set_ylim(0.0, 70*1.05)
ax.set_yticks(0, 14, 28, 42, 56, 70)
ax.grid(both)
ax.set_axisbelow(True)
Конечно, это может работать лучше или хуже в зависимости от реальных чисел, и в примере я перешел к нецелым числам. Можно было бы использовать отметки 15, 30... или изменить масштаб второй оси Y до 140 или первой до 100, но идеального решения не существует. Автоматизировать этот метод, конечно, было бы сложно, но я иногда использую его, если мне нужно сделать красивые графики для определенного набора данных, когда затраты времени на его настройку оправданы.
Это правильный ответ. Спасибо за объяснение.