Python 将第二个轴添加到极坐标图

我尝试在一个图形中绘制两个极坐标图。请参见下面的代码：

fig = super(PlotWindPowerDensity, self).get_figure()
    rect = [0.1, 0.1, 0.8, 0.8]
    ax = WindSpeedDirectionAxes(fig, rect)

    self.values_dict = collections.OrderedDict(sorted(self.values_dict.items()))
    values = self.values_dict.items()
    di, wpd = zip(*values)
    wpd = np.array(wpd).astype(np.double)
    wpdmask = np.isfinite(wpd)
    theta = self.radar_factory(int(len(wpd)))

    # spider plot
    ax.plot(theta[wpdmask], wpd[wpdmask], color = 'b', alpha = 0.5)
    ax.fill(theta[wpdmask], wpd[wpdmask], facecolor = 'b', alpha = 0.5)

    # bar plot
    ax.plot_bar(table=self.table, sectors=self.sectors, speedbins=self.wpdbins, option='wind_power_density', colorfn=get_sequential_colors)

    fig.add_axes(ax)
    return fig

条形图的长度是数据库（此扇区有多少个采样点）。条形图的颜色显示相应扇区（蓝色：低，红色：高）中某些值箱的频率（例如2.5-5 m/s）。蓝色蜘蛛图显示每个扇区的平均值

在所示的图中，每个图的值是相似的，但这是罕见的。我需要将第二个绘图指定给另一个轴，并在另一个方向上显示该轴

编辑：

在得到乔的漂亮回答后，我得到了这个数字的结果。 这几乎是我想要实现的一切。但有几点我没能弄明白

该图是为动态变化的数据库绘制的。因此，我需要一个动态的方法来获得相同的圆的位置。到目前为止，我用以下方法解决它：

start, end = ax2.get_ylim()
ax2.yaxis.set_ticks(np.arange(0, end, end / len(ax.yaxis.get_ticklocs())))

方法：对于第二个轴，我改变刻度，以便将刻度线与第一个轴的刻度线相匹配。 在大多数情况下，我会得到一些小数位，但我不想这样，因为这会破坏情节的清晰性。有没有办法更巧妙地解决这个问题

ytics（径向圆）的范围从0到下一个到最后一个圆。如何实现从第一个圆到最后一个圆（边界）的值范围？与第一个轴相同

---

所以，据我所知，你想在同一个极坐标图上显示不同量级的数据。基本上，您要问的是如何对极轴执行类似于twinx的操作

作为说明问题的示例，最好在下图中以不同于蓝色系列的比例显示绿色系列，同时将它们保持在相同的极轴上，以便于比较：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

numpoints = 30
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, numpoints)
r1 = np.random.random(numpoints)
r2 = 5 * np.random.random(numpoints)

params = dict(projection='polar', theta_direction=-1, theta_offset=np.pi/2)
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=params)

ax.fill_between(theta, r2, color='blue', alpha=0.5)
ax.fill_between(theta, r1, color='green', alpha=0.5)

plt.show()

但是，

ax.twinx（）

不适用于极坐标图

有可能解决这个问题，但这不是很直截了当。下面是一个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    numpoints = 30
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, numpoints)
    r1 = np.random.random(numpoints)
    r2 = 5 * np.random.random(numpoints)

    params = dict(projection='polar', theta_direction=-1, theta_offset=np.pi/2)
    fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=params)
    ax2 = polar_twin(ax)

    ax.fill_between(theta, r2, color='blue', alpha=0.5)
    ax2.fill_between(theta, r1, color='green', alpha=0.5)
    plt.show()

def polar_twin(ax):
    ax2 = ax.figure.add_axes(ax.get_position(), projection='polar', 
                             label='twin', frameon=False,
                             theta_direction=ax.get_theta_direction(),
                             theta_offset=ax.get_theta_offset())
    ax2.xaxis.set_visible(False)
    # There should be a method for this, but there isn't... Pull request?
    ax2._r_label_position._t = (22.5 + 180, 0.0)
    ax2._r_label_position.invalidate()
    # Ensure that original axes tick labels are on top of plots in twinned axes
    for label in ax.get_yticklabels():
        ax.figure.texts.append(label)
    return ax2

main()

这正是我们想要的，但一开始看起来相当糟糕。一个改进是标记标签与我们正在绘制的内容相对应：

plt.setp(ax2.get_yticklabels(), color='darkgreen')
plt.setp(ax.get_yticklabels(), color='darkblue')

然而，我们仍然有双网格，这是相当混乱的。解决此问题的一个简单方法是手动设置r限制（和/或r刻度），以便网格彼此重叠。或者，您可以编写一个自定义定位器来自动执行此操作。让我们继续使用这里的简单方法：

ax.set_rlim([0, 5])
ax2.set_rlim([0, 1])

警告：因为共享轴不适用于极坐标图，所以我上面的实现将出现任何更改原始轴位置的问题。例如，在图形中添加颜色条将导致各种问题。有可能解决这个问题，但我忽略了这一部分。如果你需要它，让我知道，我会添加一个例子

无论如何，以下是生成最终图形的完整独立代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(1977)

def main():
    numpoints = 30
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, numpoints)
    r1 = np.random.random(numpoints)
    r2 = 5 * np.random.random(numpoints)

    params = dict(projection='polar', theta_direction=-1, theta_offset=np.pi/2)
    fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=params)
    ax2 = polar_twin(ax)

    ax.fill_between(theta, r2, color='blue', alpha=0.5)
    ax2.fill_between(theta, r1, color='green', alpha=0.5)

    plt.setp(ax2.get_yticklabels(), color='darkgreen')
    plt.setp(ax.get_yticklabels(), color='darkblue')
    ax.set_ylim([0, 5])
    ax2.set_ylim([0, 1])

    plt.show()

def polar_twin(ax):
    ax2 = ax.figure.add_axes(ax.get_position(), projection='polar', 
                             label='twin', frameon=False,
                             theta_direction=ax.get_theta_direction(),
                             theta_offset=ax.get_theta_offset())
    ax2.xaxis.set_visible(False)

    # There should be a method for this, but there isn't... Pull request?
    ax2._r_label_position._t = (22.5 + 180, 0.0)
    ax2._r_label_position.invalidate()

    # Bit of a hack to ensure that the original axes tick labels are on top of
    # whatever is plotted in the twinned axes. Tick labels will be drawn twice.
    for label in ax.get_yticklabels():
        ax.figure.texts.append(label)

    return ax2

if __name__ == '__main__':
    main()

---

再加上@JoeKington（很棒）的回答，我发现“确保原始轴刻度标签位于绘制在成对轴上的任何东西的顶部的黑客”对我不起作用，因此我使用了以下替代方法：

from matplotlib.ticker import MaxNLocator

#Match the tick point locations by setting the same number of ticks in the 
# 2nd axis as the first    
ax2.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(nbins=len(ax1.get_yticks())))

#Set the last tick as the plot limit
ax2.set_ylim(0, ax2.get_yticks()[-1])

#Remove the tick label at zero
ax2.yaxis.get_major_ticks()[0].label1.set_visible(False)

---

请修正你的缩进。看起来您使用的是一组大量定制的类，这使得分类很困难。您能否仅使用标准matplotlib对象演示所需内容？感谢您提供此图像。我的声誉分数太低了，不能自己做。至于你的第二个问题，关于如何显示最后一个半径标签，这只是因为你正在使用

np.arange

设置刻度

arange

在端点之前停止（例如

np.arange（0,0.5,0.1）

生成

数组（[0.0,0.1,0.2,0.3,0.4]）

）。如果您想包括端点，请使用

end+dx

（其中

dx

是您的时间间隔）。这个答案非常好，我想多投一票，但我不能：（我会尽量让我自己的答案和这个一样好。@GamesBrainiac-谢谢！非常感谢你的详细和易于理解的答案，对我来说效果很好。还有一些问题，在我的第一篇文章中提到过。@fidelitas-谢谢！我会添加一个第二轴刻度自动定位器的示例，但我可能无法获得直到这个周末。（如果其他人想尝试一下，请随意！）