今天利用 matplotlib 绘图，想要完成一个双坐标格式的图。

fig=plt.figure(figsize=(20,15))
ax1=fig.add_subplot(111)
ax1.plot(demo0719['TPS'],'b-',label='TPS',linewidth=2)
ax2=ax1.twinx()#这是双坐标关键一步
ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=2)

横坐标设置时间间隔

import matplotlib.dates as mdate
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#设置时间标签显示格式
plt.xticks(pd.date_range(demo0719.index[0],demo0719.index[-1],freq='1min'))

纵坐标设置显示百分比

import matplotlib.ticker as mtick
fmt='%.2f%%'
yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks)

在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个，或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下：

一个 Figure 对应一张图片。

Title为标题。Axis为坐标轴，Label为坐标轴标注。Tick为刻度线，Tick Label为刻度注释。

Title为标题。Axis为坐标轴，Label为坐标轴标注。Tick为刻度线，Tick Label为刻度注释。

add_subplot()

官网matplotlib.pyplot.figure
pyplot.figure() 是返回一个 Figure 对象的，也就是一张图片。

strftime方法（传入格式化字符串）。

strftime(dt, fmt=None)
Refer to documentation for datetime.strftime.
fmt is a strftime() format string.

FormatStrFormatter()

class matplotlib.ticker.FormatStrFormatter(fmt)

Use a new-style format string (as used by str.format()) to format the tick. The field formatting must be labeled x
定义字符串格式。

# return locs, labels where locs is an array of tick locations and
# labels is an array of tick labels.
locs, labels = xticks()
# set the locations of the xticks
xticks( arange(6) )
# set the locations and labels of the xticks
xticks( arange(5), ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Sally', 'Sue') )

#coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib as mpl
import matplotlib.dates as mdate
import matplotlib.ticker as mtick
import numpy as np
import pandas as pd
import os
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
mpl.rc('xtick', labelsize=20) #设置坐标轴刻度显示大小
mpl.rc('ytick', labelsize=20) 
font_size=30
#matplotlib.rcParams.update({'font.size': 60})
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')
data=pd.read_csv('simsendLogConvert_20160803094801.csv',index_col=0,encoding='gb2312',parse_dates=True)
columns_len=len(data.columns)
data_columns=data.columns
for x in range(0,columns_len,2):
    print('第{}列'.format(x))
    total=data.ix[:,x]
    print('第{}列'.format(x+1))
    successRate=(data.ix[:,x+1]/data.ix[:,x]).fillna(0)
    yLeftLabel=data_columns[x]
    yRightLable=data_columns[x+1]
    print('------------------开始绘制类型{}曲线图------------------'.format(data_columns[x]))
    fig=plt.figure(figsize=(25,20))
    ax1=fig.add_subplot(111)
    #绘制Total曲线图
    ax1.plot(total,color='#4A7EBB',label=yLeftLabel,linewidth=4)
    # 设置X轴的坐标刻度线显示间隔
    ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#设置时间标签显示格式
    plt.xticks(pd.date_range(data.index[0],data.index[-1],freq='1min'))#时间间隔
    plt.xticks(rotation=90)
    #设置双坐标轴，右侧Y轴
    ax2=ax1.twinx()
    #设置右侧Y轴显示百分数
    fmt='%.2f%%'
    yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
    # 绘制成功率图像
    ax2.set_ylim(0,110)
    ax2.plot(successRate*100,color='#BE4B48',label=yRightLable,linewidth=4)
    ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks)
    ax1.set_xlabel('Time',fontsize=font_size) 
    ax1.set_ylabel(yLeftLabel,fontsize=font_size)
    ax2.set_ylabel(yRightLable,fontsize=font_size)
    legend1=ax1.legend(loc=(.02,.94),fontsize=16,shadow=True)
    legend2=ax2.legend(loc=(.02,.9),fontsize=16,shadow=True)
    legend1.get_frame().set_facecolor('#FFFFFF')
    legend2.get_frame().set_facecolor('#FFFFFF')
    plt.title(yLeftLabel+'&'+yRightLable,fontsize=font_size)
    plt.savefig('D:\\JGT\\Work-YL\\01布置的任务\\04绘制曲线图和报告文件\\0803\\出图\\{}-{}'.format(yLeftLabel.replace(r'/',' '),yRightLable.replace(r'/',' ')),dpi=300)
Vami-绘图: matplotlib核心剖析 ↩
Secondary axis with twinx(): how to add to legend? ↩