python绘图怎么显示两个纵坐标

前

#-*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

from matplotlib.font_manager import FontProperties 

import matplotlib.pyplot as plt 

font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", size=14) 

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

def Plot(column,mean_1,mean_2,mean_3,number1,number2,string):

    x_zhou = np.array(range (column))

    x_zhou1 = np.linspace(0,11,10)

    zhibiao = np.zeros(10)

    #for i in range(10):

        #zhibiao.append(0.2)

    plt.figure()

    plt.title('舆情平衡态观点分布与预期观点引导分布相对距离图')

    #plt.plot(x_zhou,mean_s)

    #plt.plot(x_zhou,mean_e)

    plt.plot(x_zhou,mean_1)

    plt.plot(x_zhou,mean_2)

    plt.plot(x_zhou,mean_3)

    plt.plot(x_zhou1,zhibiao+0.2)

    #plt.plot(x_zhou,mean_4)

    #plt.plot(x_zhou,mean_i_pos)

    #plt.plot(x_zhou,mean_r)

    #plt1 = plt.twinx()

    plt.ylim((0,1))

    plt.xlim((0,column))

    plt.xticks(np.linspace(0, column, column+1))#构建等差数列

    plt.yticks(np.linspace(0, 1, 11))

    plt.legend(labels = ['禁言前','禁言'+str(number1)+'个点','禁言'+str(number2)+'个点'], prop=font,loc = 'best')

    plt.xlabel('时步',fontproperties=font)

    plt.ylabel(string,fontproperties=font)

    #plt1.ylabel(string,fontproperties=font)

    plt.grid()

    plt.show()

---

后

#-*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

from matplotlib.font_manager import FontProperties 

import matplotlib.pyplot as plt 

font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", size=14) 

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

def Plot(column,mean_1,mean_2,mean_3,number1,number2):

    x_zhou = np.array(range (column))

    x_zhou1 = np.linspace(0,11,10)

    zhibiao = np.zeros(10)

    #for i in range(10):

        #zhibiao.append(0.2)

    fig = plt.figure()

    ax1 = fig.add_subplot(111)

    ax1.plot(x_zhou1,zhibiao+0.2,'r')

    ax1.set_ylabel('平均负面观点传播密度')

    ax1.set_title("舆情平衡态观点分布与预期观点分布")

    ax1.legend(labels = ['≤0.2满足指标'], prop=font,loc = 2)

    ax1.set_xlabel('时步')

    plt.ylim((0,1))

    plt.xlim((0,column))

    plt.xticks(np.linspace(0, column, column+1))#构建等差数列

    plt.yticks(np.linspace(0, 1, 11))

    #plt.title('舆情平衡态观点分布与预期观点引导分布相对距离图')

    ax2 = ax1.twinx()

    ax2.plot(x_zhou,mean_1)

    ax2.plot(x_zhou,mean_2)

    ax2.plot(x_zhou, mean_3)

    ax2.set_ylabel('相对距离')

    ax2.set_xlabel('时步')

    #plt.plot(x_zhou,mean_1)

    #plt.plot(x_zhou,mean_2)

    #plt.plot(x_zhou,mean_3)

    #plt.plot(x_zhou1,zhibiao+0.2)

    #plt.plot(x_zhou,mean_4)

    #plt.plot(x_zhou,mean_i_pos)

    #plt.plot(x_zhou,mean_r)

    #plt1 = plt.twinx()

    plt.ylim((0,1))

    plt.xlim((0,column))

    plt.xticks(np.linspace(0, column, column+1))#构建等差数列

    plt.yticks(np.linspace(0, 1, 11))

    ax2.legend(labels = ['禁言前','禁言'+str(number1)+'个点','禁言'+str(number2)+'个点'], prop=font,loc = 'best')

    #plt.xlabel('时步',fontproperties=font)

    #plt.ylabel('',fontproperties=font)

    #plt1.ylabel(string,fontproperties=font)

    plt.grid()

    plt.show()