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Seaborn的twinx()和twiny()函数可以让我们在同一张图上绘制两个相互独立的y轴或x轴,方便比较不同数据的趋势。使用方法如下:
1、twinx()函数
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个图
fig, ax1 = plt.subplots()
# 绘制第一个y轴数据
sns.lineplot(x=data.index, y=data['y1'], ax=ax1)
# 创建第二个y轴
ax2 = ax1.twinx()
# 绘制第二个y轴数据
sns.lineplot(x=data.index, y=data['y2'], ax=ax2, color='r')
plt.show()
```
2、twiny()函数
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个图
fig, ax1 = plt.subplots()
# 绘制第一个x轴数据
sns.lineplot(x=data.index, y=data['y1'], ax=ax1)
# 创建第二个x轴
ax2 = ax1.twiny()
# 绘制第二个x轴数据
sns.lineplot(x=data.index, y=data['y2'], ax=ax2, color='r')
plt.show()
```
以上代码演示了如何在同一张图上绘制两个y轴或x轴,分别使用twinx()和twiny()函数来创建第二个轴,并在第二个轴上绘制相应的数据。通过这种方式可以方便地比较不同数据的变化趋势。