Python双Y轴绘图：以Distance为X轴关联Height与Wind Speed

需求说明 #

现有如下结构的DataFrame：

其中Distance是Height和Wind Speed的函数，需要绘制以Distance为X轴，同时将Height和Wind Speed作为两个独立Y轴的散点/折线图，体现三者的关联关系。此前单Y轴绘制两条曲线的方式无法清晰区分两个变量的数值尺度，也难以直观展示同一Distance下两者的对应关系。

实现方法 #

可以通过Matplotlib的twinx()方法创建共享X轴的第二个Y轴，以此实现双Y轴可视化，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设df是你的目标DataFrame
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 第一个Y轴：Height与Distance的关系
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('Distance')
ax1.set_ylabel('Height', color=color)
# 折线图，若需要散点图可将plot改为scatter
ax1.plot(df['Distance'], df['Height'], marker='o', color=color, label='Height')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

# 创建共享X轴的第二个Y轴：Wind Speed与Distance的关系
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:red'
ax2.set_ylabel('Wind Speed', color=color)
ax2.plot(df['Distance'], df['Wind Speed'], marker='s', color=color, label='Wind Speed')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

# 合并两个轴的图例
lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc='upper right')

plt.title('Distance vs Height & Wind Speed')
plt.show()

效果说明 #

• 两个Y轴分别匹配Height和Wind Speed的数值尺度，避免因量级差异导致某条曲线被压缩
• 每个Distance点同时对应一组Height和Wind Speed数值，能直观展示三者的关联趋势：比如Distance增大时，两个变量是同步变化还是反向变化
• 若需要散点图，只需将代码中的plot方法替换为scatter即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者matrix_season