摘要：雙軸坐標軸圖今天利用繪圖，想要完成一個雙坐標格式的圖。這是雙坐標關鍵一步橫坐標設置時間間隔設置時間標簽顯示格式縱坐標設置顯示百分比知識點在中，整個圖像為一個對象。雙坐標軸類似的還有這是一個類，創建一個時間格式的實例。

今天利用matplotlib繪圖，想要完成一個雙坐標格式的圖。

fig=plt.figure(figsize=(20,15))
ax1=fig.add_subplot(111)
ax1.plot(demo0719["TPS"],"b-",label="TPS",linewidth=2)
ax2=ax1.twinx()#這是雙坐標關鍵一步
ax2.plot(demo0719["successRate"]*100,"r-",label="successRate",linewidth=2)

import matplotlib.dates as mdate
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))#設置時間標簽顯示格式
plt.xticks(pd.date_range(demo0719.index[0],demo0719.index[-1],freq="1min"))

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

在matplotlib中，整個圖像為一個Figure對象。在Figure對象中可以包含一個，或者多個Axes對象。每個Axes對象都是一個擁有自己坐標系統的繪圖區域。其邏輯關系如下：

一個Figure對應一張圖片。

Title為標題。Axis為坐標軸，Label為坐標軸標注。Tick為刻度線，Tick Label為刻度注釋。¹

Title為標題。Axis為坐標軸，Label為坐標軸標注。Tick為刻度線，Tick Label為刻度注釋。

官網matplotlib.pyplot.figure
pyplot.figure()是返回一個Figure對象的，也就是一張圖片。

add_subplot(args, *kwargs)

The Axes instance will be returned.

matplotlib.axes.Axes method²

ax = twinx()

create a twin of Axes for generating a plot with a sharex x-axis but independent y axis. The y-axis of self will have ticks on left and the returned axes will have ticks on the right.
意思就是，創建了一個獨立的Y軸，共享了X軸。雙坐標軸！

類似的還有twiny()

set_major_formatter(formatter)

Set the formatter of the major ticker
  ACCEPTS: A Formatter instance

class matplotlib.dates.DateFormatter(fmt, tz=None)
這是一個類，創建一個時間格式的實例。

strftime方法（傳入格式化字符串）。

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

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
定義字符串格式。

matplotlib.pyplot.xticks(args, *kwargs)

# 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"] #用來正常顯示中文標簽
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #用來正常顯示負號
mpl.rc("xtick", labelsize=20) #設置坐標軸刻度顯示大小
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("------------------開始繪制類型{}曲線圖------------------".format(data_columns[x]))
    
    fig=plt.figure(figsize=(25,20))
    ax1=fig.add_subplot(111)
    #繪制Total曲線圖
    ax1.plot(total,color="#4A7EBB",label=yLeftLabel,linewidth=4)

    # 設置X軸的坐標刻度線顯示間隔
    ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))#設置時間標簽顯示格式
    plt.xticks(pd.date_range(data.index[0],data.index[-1],freq="1min"))#時間間隔
    plt.xticks(rotation=90)
    
    #設置雙坐標軸，右側Y軸
    ax2=ax1.twinx()
    
    #設置右側Y軸顯示百分數
    fmt="%.2f%%"
    yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
    
    # 繪制成功率圖像
    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:JGTWork-YL