Seaborn的twinx()和twiny()函数怎么使用

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。