通过python中的mpl_toolkits.axes_grid1库的host_subplot()函数绘制双y轴等高线图

在Python的matplotlib库中，可以使用mpl_toolkits.axes_grid1库的host_subplot()函数绘制双y轴等高线图。host_subplot()函数用于创建一个具有双y轴的子图，其中一个y轴用于绘制等高线图，另一个y轴用于绘制其他曲线或散点图。

下面是一个使用host_subplot()函数绘制双y轴等高线图的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA

# 生成一些数据
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
z = np.outer(y1, y2)

# 创建一个figure和host_subplot对象
fig = plt.figure()
ax = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)

# 绘制等高线图
c = ax.contourf(x, x, z)

# 设置      个y轴相关属性
ax.set_ylabel('y1')
ax.set_ylim(-1, 1)
ax.axis['left'].label.set_color('blue')

# 创建第二个y轴
ax2 = ax.twin()   # 使用twin()方法创建第二个y轴

# 绘制其他图形
ax2.plot(x, y1, color='red', label='y = sin(x)')
ax2.plot(x, y2, color='green', label='y = cos(x)')
ax2.set_ylabel('y2')
ax2.axis['right'].label.set_color('black')

# 添加图例
handles, labels = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(handles, labels)

plt.show()

在上面的例子中，我们首先导入所需的库，然后生成一些数据。然后，我们创建一个figure和host_subplot对象。host_subplot()函数的 个参数是子图的位置，其中111表示一个1x1的网格中的 个位置。axes_class参数用于指定子图的类型，这里使用了AA.Axes来创建带有双y轴的子图。

接下来，我们使用contourf()函数绘制等高线图，并使用ax.set_ylabel()设置 个y轴的标签和范围。axis['left'].label.set_color('blue')用于设置左边y轴标签的颜色。

然后，我们使用ax.twin()创建第二个y轴，并使用plot()函数绘制其他曲线。ax2.set_ylabel()用于设置第二个y轴的标签，axis['right'].label.set_color('black')用于设置右边y轴标签的颜色。

最后，我们使用get_legend_handles_labels()获得图例的句柄和标签，并使用legend()函数添加图例。

运行上述代码，将会生成一个带有双y轴的等高线图。左边y轴用于绘制等高线图，右边y轴用于绘制sin(x)和cos(x)曲线。可以通过调整数据和参数来自定义绘图。