双y轴图在实际科研过程中比较常见。但我们常常会为了要把某个图形置于顶层，又或者是要把某个图形对应的y轴固定在某一侧而感到烦恼。别怕，今天这篇推文将会解决你的疑虑！
首先，我们先来绘制一个正常的双y轴图。从图中可以看到，红色的三角函数是在底层，而蓝色的直线是在顶层。
#method 1import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(-10,10,0.01)
fig, ax1 = plt.subplots( 1, 1, figsize=(9,3) )ax1.plot( x, np.sin(x), color='red', linewidth=10)ax2 = ax1.twinx()ax2.plot( x, x, color='blue', linewidth=10)
现在，我们希望让图中红色的三角函数置于顶层，而蓝色的直线位于底层。要实现这个目的，我们仅需要调整画图顺序。用ax1先绘制直线，再用ax2绘制三角函数。
#method 2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(-10,10,0.01)
fig, ax1 = plt.subplots( 1, 1, figsize=(9,3) )ax1.plot( x, x, color='blue', linewidth=10)ax2 = ax1.twinx()ax2.plot( x, np.sin(x), color='red', linewidth=10)
对比方法2与方法1所绘制图的y轴坐标可以发现，虽然图形的显示层级(底层和顶层)发生了变化，但y轴也随之发生了对调。有没有什么方法可以让让y轴固定不动的同时，显示层级发生变化呢？
下面这个方法3在方法1的基础上，给出了facecolor的妙用。首先zorder控制图层顺序，其值越大，所对应图层越接近顶层(也就是表面层)。我们通过设置ax1的zorder为2，将其置于顶层。但由于每一个图层默认其facecolor是白色的，如果我们不对其进行设置，那底层的ax2直线图形就会被遮挡导致不可见。因此，我们通过设置ax1的facecolor为“none”，也就是无facecolor后，我们想要的效果就呈现出来了。
#method3import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(-10,10,0.01)
fig, ax1 = plt.subplots( 1, 1, figsize=(9,3) )ax1.plot( x, np.sin(x), color='red', linewidth=10)ax1.set_facecolor('none')ax2 = ax1.twinx()ax2.plot( x, x, color='blue', linewidth=10)ax1.set_zorder(2)ax2.set_zorder(1)
除此以外，还有一种较简单的方法可以实现这个目的。那就是在方法2的基础上，通过 ax.yaxis.tick_left() 和 ax.yaxis.tick_right()对调两个y轴的label。
#method4import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(-10,10,0.01)
fig, ax1 = plt.subplots( 1, 1, figsize=(9,3) )ax1.plot( x, x, color='blue', linewidth=10)ax2 = ax1.twinx()ax2.plot( x, np.sin(x), color='red', linewidth=10)ax1.yaxis.tick_right()ax2.yaxis.tick_left()
以上就是本文的全部内容。非常感谢讨论群内各位气象人的热烈讨论！
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