Discussion :

[lippoi]

Bonjour,

je souhaiterais représenter un spectre gradué en longueur d'onde (en bas) et en énergie (en haut).
Pour le moment j'ai utilisé une solution trouvée dans la gallery

Code :

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def update_ax2(ax1):
   y1_1, y2_1 = ax1.get_xlim()
   y1_2=h*C/y1_1/e*1E9
   y2_2=h*C/y2_1/e*1E9  
   ax2.set_xlim(y1_2, y2_2)
   ax2.figure.canvas.draw()
 
fig=plt.figure('Spectrum',figsize=(15, 8))
ax1=fig.add_subplot(111)
ax2=ax1.twiny()
ax1.callbacks.connect("xlim_changed", update_ax2)
ax1.set_xlim(lambdamin,lambdamax)
 
ax1.plot(X,Y,'r-',label='Spectrum',linewidth=3)

La représentation marche bien ... MAIS....
comme vous pouvez le voir dans le texte il y une correspondance non linéaire entre les échelles: E=h*c/\lambda. Les valeurs des énergies ne sont donc correctes que pour les bornes.

Peut-on avoir un axe linéaire et un axe non linéaire liés ?
(je ne vois dans la doc que des axes log et lin, pas d'axes queconques...)
Merci d'avance pour l'aide,

lippoi

[lippoi]

Bonjour,

voici la solution que j'ai trouvé, mais je suis preneur d'une meilleure solution !

Code :

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
e = 1.602177E-19
C = 2.99792458E8
h = 6.6260693E-34
 
dstep = 0.05 # incrément sur l'axe du haut
 
def ax1_2_ax2(x):
    """
    Conversion from x1 to x2 scale
    """
    return h*C/(x*e)*1E9
 
def ax2_2_ax1(x):
    """
    Conversion from x2 to x1 scale
    """
    return h*C/(x*e)*1E9
 
def update_ax2(ax1):
   y1_1, y2_1 = ax1.get_xlim()
   ax2.set_xlim(y1_1,y2_1)
   y1_2=ax1_2_ax2(y1_1)
   y2_2=ax1_2_ax2(y2_1) 
   dy=(y2_2-y1_2)
   Xticlabel=np.arange(np.around(y1_2/dstep)*dstep , 
                       np.around(y2_2/dstep)*dstep , np.sign(dy)*dstep)
   Xtic=ax2_2_ax1(Xticlabel)
   ax2.set_xticks(Xtic)
   ax2.set_xticklabels(Xticlabel)
   ax2.figure.canvas.draw()
 
fig=plt.figure('Spectrum',figsize=(15, 8))
 
ax1=fig.add_subplot(111)
ax2=ax1.twiny()
ax1.callbacks.connect("xlim_changed", update_ax2)
ax1.set_xlim(X.min(),X.max())
 
ax1.plot(X,Y,'r-',label='Spectrum',linewidth=3)

A noter que
1/ Il faut mettre à la main l'echantillonage du haut (dstep)
2/ ax2 correspond aux mêmes valeurs que ax1.
3/chez moi ça ne marche pas bien pour dstep=0.1

Lippoi