Этот вопрос отвечает на вопрос, как нарисовать вертикальную линию между двумя точками на одной оси: Matplotlib, как нарисовать вертикальную линию между двумя точками Y. Но что, если у нас есть два отдельных набора точек, каждый из которых находится на разных двойных осях?
Учитывая сюжет
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
num_points = 100
# Generate x-values
x_values = np.arange(num_points)
# Create a decreasing linear function
slope = -0.1
intercept = 5
y_values = slope * x_values + intercept
# Add random noise
noise_scale = 0.5
y_values += np.random.normal(0, noise_scale, num_points)
# Create the numpy arrays
random_points = np.column_stack((x_values, y_values))
random_numbers = np.random.uniform(-0.5, 0.5, num_points)
# Creat DF
df = pd.DataFrame(data = {'x': x_values, 'y0': y_values, 'y1': random_numbers})
# Plot the points
ax = df.plot.scatter(x='x', y='y0', c='b', marker='o', label='y0')
ax.legend().set_visible(False)
ax1 = ax.twinx()
ax1.scatter(df['x'], df['y1'], color='darkorange', marker='o', label='y1')
ax1.legend().set_visible(False)
plt.show()
Как мне провести вертикальную линию между каждым значением y на одном и том же x?
Один из подходов заключается в использовании ax.transData.transform
, а затем преобразовании этих координат отображения обратно в координаты данных с помощью fig.transFigure.inverted().transform
следующим образом:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
num_points = 100
x_values = np.arange(num_points)
slope = -0.1
intercept = 5
y_values = slope * x_values + intercept
noise_scale = 0.5
y_values += np.random.normal(0, noise_scale, num_points)
random_numbers = np.random.uniform(-0.5, 0.5, num_points)
df = pd.DataFrame(data = {'x': x_values, 'y0': y_values, 'y1': random_numbers})
fig, ax = plt.subplots()
df.plot.scatter(x='x', y='y0', c='b', marker='o', label='y0', ax=ax)
ax1 = ax.twinx()
ax1.scatter(df['x'], df['y1'], color='darkorange', marker='o', label='y1')
ylim0 = ax.get_ylim()
ylim1 = ax1.get_ylim()
for x, y0, y1 in zip(df['x'], df['y0'], df['y1']):
y1_in_ax_coords = (y1 - ylim1[0]) / (ylim1[1] - ylim1[0])
y1_in_ax_data = ylim0[0] + y1_in_ax_coords * (ylim0[1] - ylim0[0])
ax.plot([x, x], [y0, y1_in_ax_data], color='grey', linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()
что дает вам
@DrakeMurdoch Мои извинения. Исправили и обновили код.
Эти линии кажутся противоречивыми и не совсем соединяют точки. Знаете, почему это так?