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

import seaborn as snsimport 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

import seaborn as snsimport 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。