Matplotlib में अलग-अलग स्केल के साथ प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं -
चरण
- फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।
- NumPy का उपयोग करके t, data1 और data2 डेटा पॉइंट्स बनाएं।
- एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं, ax1।
- कलर वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें।
- एक्सिस 1 के x और y लेबल सेट करें।
- plot() मेथड का उपयोग करके t और data1 प्लॉट करें।
- tick_params() मेथड का उपयोग करके लेबल कलर्स सेट करें।
- X-एक्सिस शेयर करने वाला ट्विन एक्सेस बनाएं, ax2।
- अलग डेटासेट पर एक्सिस 2 के साथ चरण 4, 6, 7 दोहराएं।
- फिगर प्रदर्शित करने के लिए, show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
data1 = np.exp(t)
data2 = np.sin(2 * np.pi * t)
fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'red'
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.set_ylabel('exp', color=color)
ax1.plot(t, data1, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
ax2 = ax1.twinx()
color = 'blue'
ax2.set_ylabel('sin', color=color)
ax2.plot(t, data2, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
plt.show()आउटपुट
