在同一图中绘制多个曲线x，y1，y2，x，y3，y4

如何解决在同一图中绘制多个曲线x，y1，y2，x，y3，y4

我正在尝试在“ y”轴上绘制具有四个不同值的图形。因此，我有6个数组，其中2个具有表示“ x”轴的时间值的元素，其他4个表示相对于“ y”轴的对应元素（在相同位置）。>

示例：

LT_TIME = ['18:14:17.566 ','18:14:17.570']
LT_RP = [-110,-113]
LT_RQ = [-3,-5]
GNR_TIME = ['18: 15: 42.489','18:32:39.489']
GNR_RP = [-94,-94]
GNR_RQ = [-3,-7]

“ LT”图的坐标为：

('18:14:17.566',-110),('18:14:17.570',-113),('18:14:17.566',-3),-5)

使用这些坐标，我可以生成一个带有两个“ y”轴的图形，其中包含点(-110,-113,-3,-5)和一个带有点('18:14:17.566','18:14:17.570')的“ x”轴。

类似地，可以执行相同的“ GNR”数组。因此，如何在同一图形上同时在“ LT”和“ GNR”数组上具有所有笛卡尔点？我的意思是，如何绘制以便在同一张图上具有以下坐标：

('18:14:17.566',('18:14:17.570 ',-5),('18:15:42.489',-94),('18:32:39.489',-7)

解决方法

听起来您的问题包括两个部分：以可视化库可以理解的方式设置数据格式，并使用双轴实际对其进行可视化。

您的示例屏幕快照包括一些交互式控件，因此我建议您使用bokeh来缩放和平移“免费”，而不是matplotlib。此外，我发现bokeh的添加双轴的方法更直接。如果必须使用matplotlib，请另外使用here's正确的方向。

对于第一部分，您可以将拥有的数据合并到单个数据框中，如下所示：

import pandas as pd
from bokeh.models import LinearAxis,Range1d,ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure,output_notebook,show

output_notebook() #if working in Jupyter Notebook,output_file() if not

LT_TIME = ['18:14:17.566 ','18:14:17.570']
LT_RP = [-110,-113]
LT_RQ = [-3,-5]
GNR_TIME = ['18: 15: 42.489','18:32:39.489']
GNR_RP = [-94,-94]
GNR_RQ = [-3,-7]

s1 = list(zip(LT_TIME,LT_RP)) + list(zip(GNR_TIME,GNR_RP))
s2 = list(zip(LT_TIME,LT_RQ)) + list(zip(GNR_TIME,GNR_RQ))

df1 = pd.DataFrame(s1,columns=["Date","RP"])
df2 = pd.DataFrame(s2,"RQ"])
df = df1.merge(df2,on="Date")

source = ColumnDataSource(df)

要将数据可视化为双轴折线图，我们只需要指定额外的y轴并将其放置在布局中即可：

p = figure(x_range=df["Date"],y_range=(-90,-120))

p.line(x="Date",y="RP",color="cadetblue",line_width=2,source=source)

p.extra_y_ranges = {"RQ": Range1d(start=0,end=-10)}
p.line(x="Date",y="RQ",color="firebrick",y_range_name="RQ",source=source)

p.add_layout(LinearAxis(y_range_name="RQ"),'right')

show(p)