python - 对齐上下轴的刻度坐标

Question

我想构建一个图形，在其底部 x 轴上具有一组刻度，在其顶部 x 轴上具有另一组与底部刻度对齐的刻度。特别是在我的情况下，这些是批次和时期。对于底部的每个n批处理点（不一定是刻度），我希望在顶部有一个时代刻度。考虑这个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

batches = np.arange(1,101)
epoch_ends = batches[[(i*10)-1 for i in range(1,11)]]
accuracy = np.apply_along_axis(arr=batches, axis=0, func1d=lambda x : x/len(batches))
loss = np.apply_along_axis(arr=batches, axis=0, func1d=lambda x : 1 - (x/len(batches)))

fig, ax1 = plt.subplots( nrows=1, ncols=1 )
ax2 = ax1.twinx()
ax3 = ax1.twiny()

ax1.set_xlabel('batches')
ax1.set_xticks(np.arange(1, len(batches)+1, 9))
ax1.set_ylabel('accuracy')
ax1.grid()

ax2.set_ylabel('loss')
ax2.set_yticklabels(np.linspace(3, 10, 9))

ax3.set_xlabel('epochs')
ax3.set_xticks(epoch_ends)
ax3.set_xticklabels(range(1, len(epoch_ends)+1))

acc_plt = ax1.plot(batches, accuracy, color='red', label='acc')
loss_plt = ax2.plot(batches, loss, color='blue', label='loss')

lns = acc_plt+loss_plt
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax1.legend(lns, labs, loc=2)

plt.show()

batches并epoch_ends分别看起来像这样

[  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100]
[ 10  20  30  40  50  60  70  80  90 100]

所以我希望纪元刻度 1 与批次 x-coorrdiante 10、2 与 20 等对齐。

但正如你在图片中看到的那样，它们并没有排成一行。

我需要在我的代码中进行哪些更改才能使其正常工作？

标签： pythonmatplotlibalignmentaxes

Answer 1

这是对齐它们的一种方法。思路如下：

• ax1首先使用 ( )在下 x 轴上绘制数据
• 然后使用设置上限 x 轴与下 x 轴相同ax3.set_xlim(ax1.get_xlim())
• 然后将上 x 轴的刻度设置在对应于下 x 轴值 (10, 20, 30, ..., 90, 100) 的位置
• 最后，使用 重命名刻度标签ax3.set_xticklabels()。

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这是代码：我正在用注释替换代码中已经存在的部分#。

# imports and define data and compute accuracy and loss here

# Initiate figure and axis objects here

ax1.set_xlabel('batches')
ax1.set_xticks(np.arange(1, len(batches)+1, 9))
ax1.set_ylabel('accuracy')
ax1.grid()

acc_plt = ax1.plot(batches, accuracy, color='red', label='acc')
loss_plt = ax2.plot(batches, loss, color='blue', label='loss')

ax2.set_ylabel('loss')
ax2.set_yticklabels(np.linspace(3, 10, 9))

new_tick_locations = np.arange(1, 11)*10
new_tick_labels = range(1, 11)

ax3.set_xlabel('epochs')
ax3.set_xlim(ax1.get_xlim())
ax3.set_xticks(new_tick_locations)
ax3.set_xticklabels(new_tick_labels)

# Set legends and show the plot