matplotlib调用set_yscale传float值报AttributeError如何解决

你误用了set_yscale方法才会触发这个错误：

• set_yscale()的作用是设置Y轴的缩放类型，仅接受字符串参数，比如传入"linear"使用线性刻度、"log"使用对数刻度，方法内部会对传入的参数调用.lower()做字符串标准化，你传入浮点型的strain_amplitude自然会抛出float对象没有lower方法的错误。
• 你的实际需求是让第二个Y轴的刻度匹配动态变化的应变幅值，方便和第一个Y轴的应力数据做对比，这属于坐标轴范围、刻度值设置的场景，和缩放类型无关。

两种实现方式都完全支持strain_amplitude为动态浮点值，无需硬编码：

方案1：直接按应变幅值设置第二个Y轴范围（适配绝大多数应力-应变循环绘图场景） #

核心是用set_ylim设置第二个Y轴的上下限，用set_yticks自定义和应变幅值对齐的刻度点，修正后的可运行代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 应变幅值为动态变量，运行时可根据计算结果自动赋值，无需硬编码
strain_amplitude = 0.12

# 模拟绘图数据，替换成你自己的实际数据即可
cycles = np.linspace(0, 1000, 100)
stress = 200 + 50 * np.sin(cycles / 200)
strain = strain_amplitude * np.sin(cycles / 200)

fig, ax = plt.subplots()
# 绘制第一个Y轴的应力数据
ax.plot(cycles, stress, label="Stress", color="C0")
ax.set_xlabel("Cycles")
ax.set_ylabel("Stress", color="C0")
ax.tick_params(axis="y", labelcolor="C0")

ax2 = ax.twinx()
# 绘制第二个Y轴的应变对比数据
ax2.plot(cycles, strain, label="Strain", color="C1", linestyle="--")
ax2.set_ylabel("Strain", color="C1")
ax2.tick_params(axis="y", labelcolor="C1")

# 核心配置：根据动态应变幅值设置第二个Y轴范围，留10%余量避免数据贴边
ax2.set_ylim(-strain_amplitude * 1.1, strain_amplitude * 1.1)
# 可选：手动设置刻度点和应变幅值对齐
ax2.set_yticks([
    -strain_amplitude,
    -strain_amplitude / 2,
    0,
    strain_amplitude / 2,
    strain_amplitude
])

plt.title("Stress and Strain vs. Cycles")
# 合并两个轴的图例，避免第二个轴的图例不显示
line1, label1 = ax.get_legend_handles_labels()
line2, label2 = ax2.get_legend_handles_labels()
legend = ax.legend(
    line1 + line2,
    label1 + label2,
    loc="lower right",
    shadow=True,
    fontsize="small"
)
legend.get_frame().set_facecolor("C0")

plt.show()

方案2：按比例映射两个Y轴的数值对应关系 #

如果你需要让两个Y轴的数值严格按比例对应（比如应力0点对齐应变0点，应力峰值对齐应变幅值），可以在绘制完所有数据后，先获取第一个Y轴的实际范围，再按比例换算第二个Y轴的范围，替换掉方案1里的set_ylim部分即可：

# 所有数据绘制完成后执行
# 获取第一个Y轴（应力轴）的实际数值范围
stress_min, stress_max = ax.get_ylim()
# 按比例换算应变轴的范围，保证两个轴的0点对齐，应力峰值对应应变幅值
scale_ratio = strain_amplitude / stress_max
ax2.set_ylim(stress_min * scale_ratio, stress_max * scale_ratio)

注意：set_yscale仅用于切换线性/对数这类缩放模式，永远不要向这个方法传入数值类参数。

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