Matplotlib.axes.Axes.secondary_xaxis() en Python

Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. La clase Axes contiene la mayoría de los elementos de la figura: Axis, Tick, Line2D, Text, Polygon, etc., y establece el sistema de coordenadas. Y las instancias de Axes admiten devoluciones de llamada a través de un atributo de devoluciones de llamada.

La función Axes.secondary_xaxis() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib también se usa para agregar un segundo eje x a estos ejes.

Sintaxis: Axes.secondary_xaxis(self, location, *, functions=Ninguno, **kwargs) 

Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:

• location : Este parámetro es la posición para poner el eje secundario.
• funciones : este parámetro se utiliza para especificar la función de transformación y su inversa.

Devoluciones: Este método devuelve lo siguiente:

• ax: Esto devuelve axes._secondary_axes.SecondaryAxis .

Nota: Esta función funciona en la versión de Matplotlib >= 3.1 

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axes.Axes.secondary_xaxis() en matplotlib.axes: 

Ejemplo 1: 

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
    
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3])
 
ax.set_xlabel('X-Axis')
ax.set_ylabel('Y-Axis')
 
secax = ax.secondary_xaxis('top')
secax.set_xlabel('Secondary-X-Axis')
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.secondary_xaxis() Example',
             fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()

Producción:

Ejemplo 2: 

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.transforms import Transform
from matplotlib.ticker import (
    AutoLocator, AutoMinorLocator)
 
fig, ax = plt.subplots(constrained_layout = True)
x = np.arange(0, 500, 2)
y = np.sin(3 * x * np.pi / 180)
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('Degree')
ax.set_ylabel('Frequency')
 
 
def val1(x):
    return x * np.pi / 180
 
 
def val2(x):
    return x * 180 / np.pi
 
secax = ax.secondary_xaxis('top', functions =(val1, val2))
secax.set_xlabel('Radian')
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.secondary_xaxis() Example',
             fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()

Producción: