如何设置使用的绘图的纵横比twinx?
下面我举三个例子：
twinx突出显示我如何设置宽高比twinx说明如何重置先前定义的宽高比y使用时的轴twinx（这不起作用）我正在使用 matplotlib 1.3.0
以下脚本说明了如何设置简单绘图的纵横比：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1.6,50) + 50.0
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
XLIM = [50.0, 51.6]
YLIM = [0.0, 1.1, 0.0, 11.0]
ax.plot(x,np.sin(x-50.0),'b')
ax.set_xlim([XLIM[0], XLIM[1]])
ax.set_ylim([YLIM[0], YLIM[1]])
ax.set_xticks(np.arange(XLIM[0], XLIM[1], 0.2))
ax.set_yticks(np.arange(YLIM[0], YLIM[1]+0.1, 0.1)[:-1])
ax.grid(True,which='major',linestyle='solid')
ax.set_aspect((XLIM[1]-XLIM[0])/(YLIM[1]-YLIM[0]))
plt.show()
生成的图形具有定义的纵横比：
但是，如果我想添加一个额外的y- 轴使用twinx()函数，宽高比被重置：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1.6,50) + 50.0
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax.twinx()
XLIM = [50.0, 51.6]
YLIM = [0.0, 1.1, 0.0, 11.0]
ax.plot(x,np.sin(x-50.0),'b')
ax.set_xlim([XLIM[0], XLIM[1]])
ax.set_ylim([YLIM[0], YLIM[1]])
ax.set_xticks(np.arange(XLIM[0], XLIM[1], 0.2))
ax.set_yticks(np.arange(YLIM[0], YLIM[1]+0.1, 0.1)[:-1])
ax.grid(True,which='major',linestyle='solid')
ax.set_aspect((XLIM[1]-XLIM[0])/(YLIM[1]-YLIM[0]))
plt.show()
得到这个图（其中先前定义的y-重置左侧的限制）：
现在，尝试再次指定纵横比不会产生预期的结果：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1.6,50) + 50.0
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax.twinx()
XLIM = [50.0, 51.6]
YLIM = [0.0, 1.1, 0.0, 11.0]
ax.plot(x,np.sin(x-50.0),'b')
ax2.plot(x,np.cos(x-50.0)*10.,'r')
ax.set_xlim([XLIM[0], XLIM[1]])
ax.set_ylim([YLIM[0], YLIM[1]])
ax2.set_ylim([YLIM[2], YLIM[3]])
ax.set_xticks(np.arange(XLIM[0], XLIM[1], 0.2))
ax.set_yticks(np.arange(YLIM[0], YLIM[1]+0.1, 0.1)[:-1])
ax2.set_yticks(np.arange(YLIM[2], YLIM[3]+1.0, 1.0))
ax.grid(True,which='major',linestyle='solid')
ax.set_aspect((XLIM[1]-XLIM[0])/(YLIM[1]-YLIM[0]))
ax2.set_aspect((XLIM[1]-XLIM[0])/(YLIM[3]-YLIM[2]))
plt.show()
这会产生：
为了生成像第一个这样的情节，但有两个情节，我缺少什么y- 不同尺度的轴？使用时如何定义纵横比twinx?
看看adjustable轴的参数。这控制当宽高比/限制改变时数据限制或边界矩形的形状是否改变。
通常，选项是"box" and "datalim"，但共享轴有一种特殊情况。就你而言，你想要adjustable='box-forced'.
作为一个简单的例子（我冒昧地稍微简化了一些事情，请随意使用单独的set_foo方法（如果您更清楚的话）。如果你走那条路，方法是ax.set_adjustable.):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1.6,50) + 50.0
fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twinx()
XLIM = [50.0, 51.6]
YLIM = [0.0, 1.1, 0.0, 11.0]
ax.plot(x,np.sin(x-50.0),'b')
ax2.plot(x,np.cos(x-50.0)*10.,'r')
ax.set(adjustable='box-forced',
xlim=XLIM, ylim=YLIM[:2],
xticks=np.arange(XLIM[0], XLIM[1], 0.2),
yticks=np.arange(YLIM[0], YLIM[1]+0.1, 0.1)[:-1],
aspect=(XLIM[1]-XLIM[0])/(YLIM[1]-YLIM[0]))
ax2.set(adjustable='box-forced',
ylim=YLIM[2:],
yticks=np.arange(YLIM[2], YLIM[3]+1.0, 1.0),
aspect=(XLIM[1]-XLIM[0])/(YLIM[3]-YLIM[2]))
ax.grid(True, which='major',linestyle='solid')
plt.show()
