Comment ajouter une étiquette sur l'axe des y à l'axe des y secondaire dans Matplotlib

1. interaction directe avec l’objet axes
2. Méthode DataFrame.plot pour ajouter une étiquette d’axe y à l’axe y secondaire

Nous pouvons interagir avec l’objet axes directement ou utiliser la méthode DataFrame.plot pour ajouter une étiquette d’axe y à l’axe y secondaire dans Matplotlib.

interaction directe avec l’objet axes

Nous pouvons faire un tracé avec deux axes Y différents en utilisant deux objets axes différents à l’aide de la fonction twinx(). Nous pouvons maintenant utiliser le deuxième objet axes pour tracer la deuxième variable de l’axe des y et mettre à jour son étiquette.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a=np.linspace(0,5,100)

y1 = np.sin(2 * np.pi * a)
y2 = np.cos(2 * np.pi * a)

fig, ax1 = plt.subplots()

color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.set_ylabel('sin', color=color)
ax1.plot(a, y1, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

ax2 = ax1.twinx()  

color = 'tab:green'
ax2.set_ylabel('cos', color=color)  
ax2.plot(a, y2, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

fig.tight_layout()
plt.show()

Production:

ax2 = ax1.twinx()

Axes.twinx() crée un nouvel Axes avec un axe y qui est opposé à l’axe original, dans cet exemple axe1.

Méthode DataFrame.plot pour ajouter une étiquette d’axe y à l’axe y secondaire

Nous pouvons ajouter une étiquette sur l’axe des y à l’axe des y secondaire avec des Pandas également. Lorsque nous définissons l’option secondary_y comme True dans la méthode DataFrame.plot, cela retourne différents axes qui peuvent être utilisés pour définir les étiquettes.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'Age': [22, 12, 18, 25, 30],
                   'Height': [155,129,138,164,145],
                   'Weight': [60,40,45,55,60]})
ax=df.plot(kind='line', x='Age', y='Height', color='DarkBlue')

ax2=df.plot(kind='line', x='Age', y='Weight', secondary_y=True,color='Red', ax=ax)

ax.set_ylabel('Height')
ax2.set_ylabel('Weight')
plt.tight_layout()
plt.show()

Production: