Comment ajouter un deuxième axe des x dans matplotlib

Question

J'ai une question très simple. J'ai besoin d'avoir un deuxième axe x sur mon graphique et je veux que cet axe ait un certain nombre de tics qui correspondent à certaines positions du premier axe.

Essayons avec un exemple. Ici, je trace la masse de matière noire en fonction du facteur d'expansion, défini comme 1/(1+z), qui va de 0 à 1.

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

Je voudrais avoir un autre axe x, en haut de mon graphique, montrant le z correspondant pour certaines valeurs du facteur d'expansion. Est-ce possible ? Si oui, comment puis-je avoir l'axe xtics ?

Answer 1

D'après les commentaires de la réponse de @Dhara, il semblerait que vous souhaitiez définir une liste de new_tick_locations par une fonction de l'ancien axe des x au nouvel axe des x. Le site tick_function ci-dessous prend un tableau numpy de points, les transforme en une nouvelle valeur et les formate :

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()

Answer 2

Vous pouvez utiliser twiny pour créer 2 échelles sur l'axe des abscisses. Par exemple :

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()

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

Sortie :

Answer 3

Si vous voulez que l'axe supérieur soit une fonction des valeurs de l'axe inférieur, vous pouvez procéder comme suit. Veuillez noter que parfois get_xticks() aura un ticks en dehors de la plage visible, ce que vous devez prendre en compte lors de la conversion.

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()
ax2.set_xticks( ax1.get_xticks() )
ax2.set_xbound(ax1.get_xbound())
ax2.set_xticklabels([x * 2 for x in ax1.get_xticks()])

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")

Donne :

Answer 4

A partir de matplotlib 3.1, vous pouvez utiliser 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()

Answer 5

Réponse à votre question dans les commentaires de la réponse de Dhara : " Je voudrais sur le deuxième axe des x ces tics : (7,8,99) correspondant à la position des x 10, 30, 40. Cela est-il possible d'une manière ou d'une autre ? " Oui, c'est vrai.

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()

Vous aurez :