Python matplotlib:添加具有透明背景的第二个轴（）？

定义数据

x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y = 2*np.sin(x)

密谋

添加第二个轴

newax = plt.axes(axisbg='none')

给我

ValueError:Unknown元素o

，尽管它的作用与我将要描述的相同。我还可以看到，这也可以（没有错误）做同样的事情：

newax = plt.axes()
fig.add_subplot(newax)
newax.set_axis_bgcolor('none')

plt.close('all')
fig = plt.figure()
newax = plt.axes()
fig.add_subplot(newax)
newax.set_axis_bgcolor('none')
ax = plt.axes()
fig.add_subplot(ax)
ax.plot(x,y)

但是，它会将原始图形的背景颜色变为“灰色”（或图形背景是什么）？我不明白，因为我认为这会使newax透明，除了图形周围的轴和框。即使我切换顺序，同样的事情：

newax = plt.axes()
fig.add_subplot(newax)
newax.set_axis_bgcolor('none')

plt.close('all')
fig = plt.figure()
newax = plt.axes()
fig.add_subplot(newax)
newax.set_axis_bgcolor('none')
ax = plt.axes()
fig.add_subplot(ax)
ax.plot(x,y)

这是令人惊讶的，因为我认为其中一个的背景会覆盖在另一个上，但无论哪种情况，都是newax背景看起来是可见的（或者至少这是我看到的颜色）

---

这里发生了什么？

您实际上并没有添加新轴

Matplotlib检测到该位置已存在绘图，并返回该绘图，而不是新的Axis对象

（自己检查。

ax

和

newax

将是同一个对象。）

你可能没有理由这么做，但下面是你怎么做的

（另外，不要调用

newax=plt.axes（）

，然后再调用

fig.add\u subplot（newax）

执行相同的操作两次。）

编辑：对于更新的（>=1.2，我想？）版本的matplotlib，您可以通过使用

标签

kwarg to fig.add_子图来完成与下面示例相同的事情。例如，

newax=fig.add_子批次（111，label='some unique string'）

当然，这看起来很糟糕，但这正是你想要的

从前面的问题中我猜你只是想添加第二个x轴？如果是这样，那就完全不同了

如果要链接y轴，请执行以下操作（有点冗长…）：

如果您想要有一个隐藏的、未链接的y轴和一个全新的x轴，那么您可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)

newax = fig.add_axes(ax.get_position())
newax.patch.set_visible(False)
newax.yaxis.set_visible(False)

for spinename, spine in newax.spines.iteritems():
    if spinename != 'bottom':
        spine.set_visible(False)

newax.spines['bottom'].set_position(('outward', 25))

ax.plot(range(10), 'r-')

x = np.linspace(0, 6*np.pi)
newax.plot(x, 0.001 * np.cos(x), 'g-')

plt.show()

请注意，

newax

上绘制的任何对象的y轴值从未显示

如果您愿意，您甚至可以更进一步，拥有独立的x轴和y轴（我不太确定它的意义是什么，但它看起来很整洁……）：

也可以只在绘图底部添加一个额外的脊椎。有时这会更容易，尤其是当你不想沿着它打勾或数字的东西时。我不想太多地插入我自己的答案，但这里有一个例子：

---

最后一件事是，如果希望通过特定变换将不同的x轴和y轴链接起来，请务必查看。是的，确实是关于两个轴的。。。我没有得到twinx和twiny（我想我应该知道第二个存在），但我认为没有必要“链接”，只要绘图宽度相同（因为我可以设置相等的限制）所以如果我愿意的话，第一个例子也可以通过关闭其他脊椎的可见性来实现。matplotlib中的每个方法似乎都有很多变体，因此我选择了一些在大多数情况下都可以应用的“通用”函数，而不必学习每个可用的“方便”函数。。。但是谢谢，这解决了所有问题。但是plt.axes（）返回相同的对象是一个惊喜——我想这就是plt.gca（）的用途。这与Matlab不同，

plt.axes（）

在任何其他情况下都会生成一个新的轴。它只是有一段代码，检查该位置是否已经有一个轴，如果已经有，则返回它（并使其成为当前轴）。（基本上，这是

plt.axes（）

文档中的第三个要点，尽管您必须稍微阅读行与行之间的内容…）我将添加更多关于添加“未链接”x轴的详细信息。（基本上就像你说的：在顶部添加其他轴，然后隐藏其他脊椎。）不过，通常情况下，保持事物链接更容易。您甚至可以设置自动变换，以便（例如）一个以英尺为单位显示，另一个以米为单位显示。（你用“寄生轴”来做那个部分。它有点复杂。）这真是太神奇了。。。非常感谢。因此，基本上我认为我可以使用

twinx

，

twiny

来链接一组轴，而

添加_轴

来链接未链接的轴。“寄生虫轴”供以后使用。。。（我会把那个手册页放在手边）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)

newax = fig.add_axes(ax.get_position())
newax.patch.set_visible(False)
newax.yaxis.set_visible(False)

for spinename, spine in newax.spines.iteritems():
    if spinename != 'bottom':
        spine.set_visible(False)

newax.spines['bottom'].set_position(('outward', 25))

ax.plot(range(10), 'r-')

x = np.linspace(0, 6*np.pi)
newax.plot(x, 0.001 * np.cos(x), 'g-')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2, right=0.85)

newax = fig.add_axes(ax.get_position())
newax.patch.set_visible(False)

newax.yaxis.set_label_position('right')
newax.yaxis.set_ticks_position('right')

newax.spines['bottom'].set_position(('outward', 35))

ax.plot(range(10), 'r-')
ax.set_xlabel('Red X-axis', color='red')
ax.set_ylabel('Red Y-axis', color='red')

x = np.linspace(0, 6*np.pi)
newax.plot(x, 0.001 * np.cos(x), 'g-')

newax.set_xlabel('Green X-axis', color='green')
newax.set_ylabel('Green Y-axis', color='green')


plt.show()