通过Seaborn双绘图X轴

Question

编辑：我已经重写了这个问题，因为它不像它应该一样清楚。 我有两个数据集（df3和df4分别持有总头和效率的信息）与一个共同的自变量（流量）。 我正在寻找他们在同一个图中，但因变量有不同的Y轴。我最初使用lmplot来实现多项式阶次功能，但是这两个图都出现在一个窗口中是不成功的。我希望将我的散点图和回归图组合成一个显示数据集之间重叠的图。

我用以下方法来生成我的图表：

ax2.scatter(df3['Flow_Rate_(KG/S)'], df2['Efficiency_%'], color='pink') 
ax2.scatter(df4['Flow_Rate_(KG/S)'], df4['Total Head'], color='teal') 
plt.show() 

它之所以重要的是要相互绘制的是，监控泵性能的线，我们需要有两个总扬程（M）和效率％来了解泵的性能关系和后续降级情况。

我能想到的唯一的另一种方式是将多项式函数写成方程式，将其放入绘图函数中的参数中并将它们拉出来。我还没有尝试过这个，但是在我走下这条路之前，我想问问是否还有其他选择。

谢谢你的时间。

SOLUTION：对于那些有兴趣，我使用的.twinx（）与如下regplot库。

fig, ax = plt.subplots() 
ax2 = ax.twinx() #This allows the common axes (flow rate) to be shared 
sbn.regplot(x="Flow_Rate_(KG/S)", y="Total Head", data=df3, order=2, ax=ax) 
sbn.regplot(x="Flow_Rate_(KG/S)", y="Efficiency_%", data=df4, order=2, 
ax=ax2) 
ax2.set_ylim(0,1)#This is used to set the limit for efficiency. Without this being set, the curves do not line up. 

Answer 1

让我尝试重组问题：你有两个数据集与普通独立的值，但不同的从属值（F（X），G（X）分别）。你想在同一个图表中绘制它们，但是相关值有完全不同的范围。因此，您希望有两个不同的y轴，每个数据集一个y轴。应将数据绘制为散点图，并应为每个数据显示回归线;你比看知道或计算回归曲线本身更有兴趣看到回归线。因此，您尝试使用seaborn lmplot，但您没有成功将两个数据集都放入同一个图中。

如果上述问题是您想解决的问题，答案可能如下。

lmplot实质上绘制了regplot到轴网格。由于您不需要此轴网格，因此使用regplot可能更有意义。然后，您可以创建一个坐标轴和一个双轴，并为它们中的每一个绘制一个regplot。

import numpy as np; np.random.seed(42) 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

df1 = pd.DataFrame({"x": np.sort(np.random.rand(30)), 
        "f": np.sort(np.random.rayleigh(size=30))}) 
df2 = pd.DataFrame({"x": np.sort(np.random.rand(30)), 
        "g": 500-0.1*np.sort(np.random.rayleigh(20,size=30))**2}) 

fig, ax = plt.subplots() 
ax2 = ax.twinx() 
sns.regplot(x="x", y="f", data=df1, order=2, ax=ax) 
sns.regplot(x="x", y="g", data=df2, order=2, ax=ax2) 


ax2.legend(handles=[a.lines[0] for a in [ax,ax2]], 
      labels=["f", "g"]) 
plt.show()