seaborn/matplotlib:在一个图中显示不同的刻度范围

Seaborn和Matplotlib是Python中常用的数据可视化库。它们可以用于绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。当需要在一个图中显示不同的刻度范围时，可以使用以下方法：

使用双轴（Dual Axes）：通过在同一个图中绘制两个不同的坐标系来实现。一个坐标系对应一个刻度范围。可以使用Matplotlib的twinx()方法来创建第二个坐标系。然后分别绘制需要的图表，并分别设置刻度范围、标签等。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个Figure对象和两个Axes对象
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制第一个图表，使用ax1
sns.lineplot(x=data['x'], y=data['y1'], ax=ax1)

# 设置第一个坐标系的刻度范围和标签
ax1.set_ylim(0, 100)
ax1.set_ylabel('y1')

# 绘制第二个图表，使用ax2
sns.lineplot(x=data['x'], y=data['y2'], ax=ax2)

# 设置第二个坐标系的刻度范围和标签
ax2.set_ylim(0, 1000)
ax2.set_ylabel('y2')

plt.show()

在这个例子中，我们使用了lineplot()函数分别在两个坐标系上绘制了y1和y2的曲线。通过set_ylim()方法设置了两个坐标系的刻度范围，并使用set_ylabel()方法设置了坐标轴的标签。

使用次坐标轴（Secondary Axis）：类似于双轴，但是在同一个坐标系中显示不同的刻度范围。可以使用Matplotlib的secondary_y()方法来创建次坐标轴。然后分别绘制需要的图表，并设置刻度范围、标签等。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个Figure对象和一个Axes对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一个图表，使用ax
sns.lineplot(x=data['x'], y=data['y1'], ax=ax)

# 设置第一个坐标轴的刻度范围和标签
ax.set_ylim(0, 100)
ax.set_ylabel('y1')

# 创建次坐标轴
ax2 = ax.secondary_yaxis('right')

# 绘制第二个图表，使用ax2
sns.lineplot(x=data['x'], y=data['y2'], ax=ax2)

# 设置次坐标轴的刻度范围和标签
ax2.set_ylim(0, 1000)
ax2.set_ylabel('y2')

plt.show()

在这个例子中，我们首先使用lineplot()函数在主坐标轴上绘制了y1的曲线。然后，使用secondary_yaxis()方法创建了一个次坐标轴，并在次坐标轴上绘制了y2的曲线。通过set_ylim()方法设置了坐标轴的刻度范围，并使用set_ylabel()方法设置了坐标轴的标签。

这些方法可以帮助我们在同一个图中显示不同的刻度范围，适用于需要对比不同尺度数据的场景。关于Seaborn和Matplotlib的更多信息和示例，请参考腾讯云的相关产品和产品介绍链接：