在matplotlb上绘制具有2个二级轴变量的组合图

在Matplotlib上绘制具有2个二级轴变量的组合图，可以通过使用Matplotlib的子图（subplot）功能来实现。下面是一个完善且全面的答案：

组合图是一种将多个图形组合在一起展示的方式，可以同时展示多个变量之间的关系。在Matplotlib中，可以使用子图（subplot）功能来实现组合图。

首先，我们需要导入Matplotlib库，并创建一个包含子图的画布（figure）。然后，使用subplot函数创建主图和两个二级轴变量。接下来，我们可以在每个子图上绘制不同的图形。

以下是一个示例代码，演示如何在Matplotlib上绘制具有2个二级轴变量的组合图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布和子图
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax3 = ax1.twiny()

# 绘制主图
ax1.plot(x, y1, 'r-', label='Variable 1')
ax1.set_xlabel('X Label')
ax1.set_ylabel('Y1 Label')

# 绘制第一个二级轴变量
ax2.plot(x, y2, 'g-', label='Variable 2')
ax2.set_ylabel('Y2 Label')

# 绘制第二个二级轴变量
ax3.plot(x, y3, 'b-', label='Variable 3')
ax3.set_xlabel('X2 Label')

# 添加图例
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
lines3, labels3 = ax3.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines + lines2 + lines3, labels + labels2 + labels3, loc='best')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个包含子图的画布（figure）。然后，使用ax1.twinx()和ax1.twiny()函数创建了两个二级轴变量。接下来，我们可以使用ax1.plot()、ax2.plot()和ax3.plot()函数在每个子图上绘制不同的图形。最后，使用ax1.legend()函数添加图例，并使用plt.show()函数显示图形。

这是一个示例，你可以根据具体的数据和需求进行修改和调整。同时，你可以根据需要使用Matplotlib的其他功能来美化图形，如设置标题、调整坐标轴范围、添加网格线等。

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