我正在尝试绘制单个时间序列，但想用左轴和右轴上的两个单位表示它。这是我到目前为止所做的。
fig, ax1 = plt.subplots()
t = np.arange(1,50,1)
s1 = np.sin(t)*20000+40000 #synthetic ts, but closer to my data
ax1.plot(t, s1, 'b-')
ax1.set_xlabel('time')
ax1.set_ylim(20000,70000)
ax1.set_ylabel('km3/year')
km3yearToSv=31.6887646*(1/1e6)
ax2 = ax1.twinx()
s2 = s1*km3yearToSv
ax2.plot(t, s2, 'b-')
ax2.set_ylim(20000*km3yearToSv,70000*km3yearToSv)
ax2.set_ylabel('Sv')
通过调整 ylim()，我可以让它看起来像一行，但可以看到一些锯齿。如果我不必绘制数据两次，我会更喜欢。
有什么建议么？
更新：谢谢，askewchan，提供完美的解决方案！
不需要绘制两次，这么多应该会给你你想要的结果：
ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylim(20000*km3yearToSv, 70000*km3yearToSv)
ax2.set_ylabel('Sv')
一种更可靠的方法是首先提取绘图的限制（以防您更改它们，并且它们不再是20000 and 70000，或者您希望绘图能够自动调整限制：
ax2 = ax1.twinx()
mn, mx = ax1.get_ylim()
ax2.set_ylim(mn*km3yearToSv, mx*km3yearToSv)
ax2.set_ylabel('Sv')
总而言之，还有一些其他的小调整：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mean, amp = 40000, 20000
t = np.arange(50)
s1 = np.sin(t)*amp + mean #synthetic ts, but closer to my data
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(t, s1, 'b-')
ax1.set_xlabel('time')
mn, mx = ax1.set_ylim(mean-amp, mean+amp)
ax1.set_ylabel('km$^3$/year')
km3yearToSv = 31.6887646e-6
ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylim(mn*km3yearToSv, mx*km3yearToSv)
ax2.set_ylabel('Sv')
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