如何在一张图中对齐两个 x 轴的值

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我正在尝试使用 

twiny()
中的 
matplotlib
从由这些数据块组成的 XML 文件中绘制具有两个 x 轴的曲线：

<data>
<meas>
  <utc>2018-11-10T22:27:06.500003</utc>
  <ra_j2000>23.9722686269</ra_j2000>
  <dec_j2000>-1.23845121893</dec_j2000>
  <mag>9.96074403533</mag>
</meas>

<meas>
  <utc>2018-11-10T22:27:54.500002</utc>
  <ra_j2000>23.9930913364</ra_j2000>
  <dec_j2000>-1.03788334773</dec_j2000>
  <mag>11.356437889</mag>
</meas>

<meas>
  <utc>2018-11-10T22:38:36.500002</utc>
  <ra_j2000>0.267638646848</ra_j2000>
  <dec_j2000>1.56055091433</dec_j2000>
  <mag>11.1642458641</mag>
</meas>

<meas>
  <utc>2018-11-10T22:46:18.500000</utc>
  <ra_j2000>0.462353662364</ra_j2000>
  <dec_j2000>3.34334963425</dec_j2000>
  <mag>11.1082534741</mag>
</meas>

<meas>
  <utc>2018-11-10T22:57:18.500001</utc>
  <ra_j2000>0.740393528722</ra_j2000>
  <dec_j2000>5.78641590694</dec_j2000>
  <mag>11.0688955214</mag>
</meas>

<meas>
  <utc>2018-11-10T23:03:06.499995</utc>
  <ra_j2000>0.888541738338</ra_j2000>
  <dec_j2000>7.03265231497</dec_j2000>
  <mag>10.2358937709</mag>
</meas>

<meas>
  <utc>2018-11-10T23:05:42.500002</utc>
  <ra_j2000>0.955591973177</ra_j2000>
  <dec_j2000>7.5832430461</dec_j2000>
  <mag>10.86206725</mag>
</meas>

<meas>
  <utc>2018-11-10T23:06:48.499999</utc>
  <ra_j2000>0.984093767077</ra_j2000>
  <dec_j2000>7.81466175077</dec_j2000>
  <mag>10.3466108708</mag>
</meas>
</data>

我的问题是这些 x 轴上的值未对齐。这是我的 Python 脚本：

import math
import xml.etree.ElementTree as ET
from astropy.time import Time
from astropy.coordinates import get_sun
from datetime import datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
from matplotlib import dates

tree = ET.parse('20181110_10241.xml')
root = tree.getroot()

x_ut = []
x_phi = []
y_brightness = []


def convert_time(obs_time):
    obs_time = str(obs_time)
    d, t = obs_time.split('T')
    year, month, day = map(int, d.split('-'))
    hour, minute, second = t.split(':')
    return datetime(year, month, day, int(hour), int(minute)) + \
        timedelta(seconds=float(second))

def get_sun_coords(obs_time):
    sun_coords = get_sun(obs_time)
    sun_ra = sun_coords.ra.degree
    sun_dec = sun_coords.dec.degree
    return sun_ra, sun_dec

def get_phase_angle(sun_ra, sun_dec, target_ra, target_dec):
    phase_angle = math.degrees(math.acos(-math.sin(math.radians(sun_dec))*math.sin(math.radians(target_dec)) - math.cos(math.radians(sun_dec))*math.cos(math.radians(target_dec))*math.cos(math.radians(sun_ra-target_ra))))
    return phase_angle

for meas in root.findall('meas'):
    obs_time = Time(meas.find('utc').text, format='isot', scale='utc')
    target_ra = float(meas.find('ra_j2000').text)*15
    target_dec = float(meas.find('dec_j2000').text)
    mag = float(meas.find('mag').text)

    sun_ra, sun_dec = get_sun_coords(obs_time)
    phase_angle = get_phase_angle(sun_ra, sun_dec, target_ra, target_dec)

    obs_time = convert_time(obs_time)
    x_ut.append(obs_time)
    x_phi.append(phase_angle)
    y_brightness.append(mag)

fig, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot(x_ut, y_brightness, marker='o', label='apparent brightness')
ax1.set_xlim(x_ut[0],x_ut[-1])
ax1.xaxis.set_major_locator(dates.MinuteLocator(interval=1))
ax1.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%H:%M'))
ax1.tick_params(axis='x', rotation=45)
ax1.minorticks_on()
ax1.legend()
ax1.grid()
ax1.set_xlabel('time [h:m, UT]')
ax1.set_ylabel('apparent brightness [mag, CR]')

ax2 = ax1.twiny()
ax2.plot(x_phi,y_brightness, marker='^', color='red')
ax2.set_xlim(x_phi[0],x_phi[-1])
ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax2.minorticks_on()
ax2.set_xlabel('phase angle (phi) [deg]')

plt.gca().invert_yaxis()
plt.tight_layout(pad=0)
plt.show()

产生以下情节：

我打算稍后隐藏红色曲线（通过使用

visibility=False
），在这里我绘制它只是为了查看x轴值的正确对齐，即两条曲线实际上必须（！）重叠，因为相位角度 (
x_phi
) 值取决于相应的时间戳 (
x_ut
) 值，但正如您可以清楚地看到的，只有开头和结尾正确对齐，但中间的大部分数据都未对齐（相位曲线向右移动）。

我做错了什么？

最初，我认为相位角 (

x_phi
) 随时间非线性变化，因此两条曲线的 
set_xlim()
以不同的方式拉伸它们，但这不是事实，我绘制了 
x_phi
与 
x_ut
并且有明显的线性变化：

感谢您提前提供的任何帮助！

编辑：非线性已通过电话在下面的回答中得到证明。因此，我稍微改变了我的问题。

如果我从子图中 

set_xlim()
和 
ax1
中删除 
ax2
，则：

1) 上 x 轴会自动反转，从最小值开始，尽管给出值的列表 

x_phi
从最大值开始 - 如何在不使用 
invert_axis()
的情况下避免这种反转？ （在不同的情况下，我总是在 
x_phi
列表中只有递增或递减的值）

2）一共有3个列表：

x_ut
、
x_phi
和
y_brightness
；我实际上只需要绘制曲线 
y_brightness
与 
x_ut
的关系，另外还需要将 
x_phi
的值（带有 
ticker.MultipleLocator(1)
）与 
x_ut
的相应时刻时刻值对齐——我怎样才能这样做吗？

我的问题与此类似： 如何使用 Matplotlib 对齐两个 y 轴刻度的网格线？ 但就我而言，上 x 轴的刻度之间没有线性间距，因此我无法使用该解决方案。

此外，这个问题也涉及类似的问题： matplotlib twinx 轴对齐刻度时出现问题 但在我的例子中，我不知道如何表达两个 x 轴之间的关系，因为数据类型非常不同：datetime 与 float。它们之间的唯一关系是一对一的，即 

x_ut
中的第一个值与 
x_phi
中的第一个值相关，第二个值与第二个值相关，依此类推；并且这种关系是非线性的。

编辑2：我之前编辑中的数字1）现在已经解决了。对于问题的其余部分，看起来我必须使用 

register_scale()
才能相对于主 x 轴重新缩放辅助 x 轴。为此，我还必须定义 
matplotlib.scale.ScaleBase
的子类。到目前为止，我只找到了两个（对我来说）复杂的示例来说明如何做到这一点：

https://matplotlib.org/examples/api/custom_scale_example.html
https://stackoverrun.com/es/q/8578801（西班牙语，但代码中带有英文注释）

我不确定我是否能够自己实现这一点，所以我仍然寻求任何帮助。

python matplotlib alignment axis twiny
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2
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耶！我已经成功地获得了所寻求的结果，而无需定义新的规模类别！以下是问题脚本中添加/修改的相关代码部分（变量

step
稍后将从用户命令行输入中读取，或者我可能会找到另一种自动滴答频率设置的方法）：

x_ut = []
x_phi = []
x_phi_ticks = []
x_phi_ticklabels = []
y_brightness = []

# populate lists for the phase angle ticks and labels

i = 0
step = 15
while i <= (len(x_ut)-step):
    x_phi_ticks.append(x_ut[i])
    x_phi_ticklabels.append(x_phi[i])
    i += step
x_phi_ticks.append(x_ut[-1])
x_phi_ticklabels.append(x_phi[-1])

# plot'em all

fig, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot(x_ut, y_brightness, marker='o', label='apparent brightness')
ax1.xaxis.set_major_locator(dates.MinuteLocator(interval=1))
ax1.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%H:%M'))
ax1.tick_params(axis='x', rotation=45)
ax1.minorticks_on()
ax1.legend()
ax1.grid(which='major', linestyle='-', color='#000000')
ax1.grid(which='minor', linestyle='--')
ax1.set_xlabel('time [h:m, UT]')
ax1.set_ylabel('apparent brightness [mag, CR]')

ax2 = ax1.twiny()
ax2.set_xlim(ax1.get_xlim())
ax2.set_xticks(x_phi_ticks)
ax2.set_xticklabels(x_phi_ticklabels)
ax2.set_xlabel('phase angle (phi) [deg]')

plt.gca().invert_yaxis()
plt.tight_layout(pad=0)
plt.show()

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您的绘图例程看起来是正确的。相反，问题似乎在于时间和相位角之间的关系存在（非常小的）线性偏差。您可以通过在时间与角度图上叠加一条黑色直线来看到它（单击下面在单独的窗口中打开并放大以清晰地看到它）：

这是突出显示偏差的缩放：

让两个 x 轴对齐的唯一方法是：

操纵数据。
  • 操纵第二个x轴的比例，使其不一致。使绘图上 49 到 48 度之间的实际距离不同于绘图上 45 到 44 度之间的实际距离，依此类推。
    • 这两种都是坏主意™️，您不应该做任何一种。您需要按原样绘制数据，而不是试图用巧妙的技巧隐藏任何不一致之处。任何不足都可能被视为学术不诚实。

您唯一的选择就是弄清楚为什么时间和角度与您期望的不匹配。这可能是您的代码中的问题，也许是您在

get_phase_angle

中使用的公式中的问题。或者，这可能是您的基础数据集中的问题，例如，度数测量中存在一些噪音。或者实际上，时间和角度可能不存在线性关系。毕竟，地球并不是完美的圆。

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