如何在Matplotlib中添加第二个X轴

我有一个非常简单的问题。我需要在绘图上有第二个x轴，并且我希望该轴具有一定数量的tic，它们对应于第一个轴的特定位置。

让我们尝试一个例子。在这里，我将暗物质质量绘制为膨胀系数（定义为1 /（1 + z））的函数，该膨胀系数的范围为0到1。

semilogy(1/(1+z),mass_acc_massive,'-',label='DM')
xlim(0,1)
ylim(1e8,5e12)

我想在图的顶部放置另一个x轴，以显示对应于某些膨胀系数值的z轴。那可能吗？如果是的话，我怎么能拥有xtics斧头

我正在从@Dhara答案中的注释中获取线索，这听起来像是您要按new_tick_locations功能设置从旧x轴到新x轴的列表。在tick_function下面发生在点的numpy的阵列，它们映射到一个新的值，并且将它们格式化：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twiny()

X = np.linspace(0,1,1000)
Y = np.cos(X*20)

ax1.plot(X,Y)
ax1.set_xlabel(r"Original x-axis: $X$")

new_tick_locations = np.array([.2, .5, .9])

def tick_function(X):
    V = 1/(1+X)
    return ["%.3f" % z for z in V]

ax2.set_xlim(ax1.get_xlim())
ax2.set_xticks(new_tick_locations)
ax2.set_xticklabels(tick_function(new_tick_locations))
ax2.set_xlabel(r"Modified x-axis: $1/(1+X)$")
plt.show()

您可以使用twiny创建2个x轴刻度。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twiny()

a = np.cos(2*np.pi*np.linspace(0, 1, 60.))

ax1.plot(range(60), a)
ax2.plot(range(100), np.ones(100)) # Create a dummy plot
ax2.cla()
plt.show()

参考：http : //matplotlib.sourceforge.net/faq/howto_faq.html#multiple-y-axis-scales

输出：

如果您希望上轴是下轴刻度值的函数：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots()

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(range(5), range(5))

ax1.grid(True)

ax2 = ax1.twiny()
ax1Xs = ax1.get_xticks()

ax2Xs = []
for X in ax1Xs:
    ax2Xs.append(X * 2)

ax2.set_xticks(ax1Xs)
ax2.set_xbound(ax1.get_xbound())
ax2.set_xticklabels(ax2Xs)

title = ax1.set_title("Upper x-axis ticks are lower x-axis ticks doubled!")
title.set_y(1.1)
fig.subplots_adjust(top=0.85)

fig.savefig("1.png")

给出：

在Dhara的回答中回答您的问题：“我想在第二个x轴上显示这些抽动：（7,8,99）对应于x轴位置10、30、40。这是否有可能？ ”是， 它是。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

a = np.cos(2*np.pi*np.linspace(0, 1, 60.))
ax1.plot(range(60), a)

ax1.set_xlim(0, 60)
ax1.set_xlabel("x")
ax1.set_ylabel("y")

ax2 = ax1.twiny()
ax2.set_xlabel("x-transformed")
ax2.set_xlim(0, 60)
ax2.set_xticks([10, 30, 40])
ax2.set_xticklabels(['7','8','99'])

plt.show()

你会得到：

从matplotlib 3.1开始，您可以使用 ax.secondary_xaxis

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(1,13, num=301)
y = (np.sin(x)+1.01)*3000

# Define function and its inverse
f = lambda x: 1/(1+x)
g = lambda x: 1/x-1

fig, ax = plt.subplots()
ax.semilogy(x, y, label='DM')

ax2 = ax.secondary_xaxis("top", functions=(f,g))

ax2.set_xlabel("1/(x+1)")
ax.set_xlabel("x")
plt.show()

由于声誉低下，我不得不将其发布为答案，而不是发表评论。我有一个类似Matteo的问题。区别在于我没有从第一个x轴到第二个x轴的映射，只有x值本身。因此，我想直接在第二个X轴上设置数据，而不是刻度，但是没有axes.set_xdata。我可以使用Dhara的答案进行修改：

ax2.lines = []

而不是使用：

ax2.cla()

使用时也从中清除了我的情节ax1。