Matplotlib 三维图 twinx 报 tick_left 错误，Axes3D 不支持双轴

在三维坐标轴上调用 ax.twinx()，报错却指向刻度方法：

AttributeError: 'YAxis' object has no attribute 'tick_left'

把它换成 twiny()，又可能出现 ValueError: 'bottom' is not a valid value for position。Matplotlib 3.10.8 出现过这两种表现，先确认 ax 是否由 projection="3d" 创建；这不是给 YAxis 补一个方法就能解决的双轴需求。

三维坐标轴没有二维 twin 的布局约定

二维 twinx() 创建一个共享 x 轴的新 Axes，把两组 y 刻度分别摆在左右两边。旧版 Axes3D 继承了这个入口，却不具备那套二维刻度位置接口，调用深入内部后才失败。

Matplotlib 3.11.2 已将 Axes3D 的 twinx、twiny 明确标为不支持，调用会抛出 UnsupportedError。新的错误更直接，但没有给三维图增加双 y 轴或双 z 轴功能。secondary_xaxis、secondary_yaxis 也不能在三维图上替代它们。

先写清楚想比较什么：一组共享横坐标的二维曲线，还是确实需要 x、y、z 三个坐标的空间关系。两种目标对应不同的图，不宜为了消除异常随意丢掉一个维度。

数据本来就是二维关系时，使用普通 Axes

如果只是两组随同一横坐标变化、单位不同的曲线，可以在二维 Axes 上创建 twin。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
temperature = [18, 21, 20]
pressure = [1000, 1006, 1003]

fig, left = plt.subplots()
right = left.twinx()
left.plot(x, temperature, color="tab:blue")
right.plot(x, pressure, color="tab:red")
left.set_ylabel("Temperature (C)")
right.set_ylabel("Pressure (hPa)")
fig.savefig("two-dimensional-comparison.png")

示例只表达两组二维数据，不是三维数据的通用降维算法。双轴刻度会影响视觉比较，单位、颜色和图例要让读者明确区分两组量，不能仅因曲线重合就暗示数值相等或相关。

如果 z 坐标不可省略，保留三维表示，把两组数据放到独立的三维子图中，分别标明单位、坐标范围与视角。比较时按需要对齐共同的坐标范围；不要给另一张普通二维 Axes 叠在三维图上，就把它当作共享空间坐标的 twin，旋转与缩放后尤其容易错位。

验收要包含实际绘制和保存文件，检查每个轴的单位、范围、图例以及交互旋转后的含义。仅看到窗口出现不足以证明原本需要比较的第三维仍然存在。已有异常还涉及其他 Artist 或自定义投影时，应沿完整栈继续定位，不能把所有 tick_left 错误都归给 Axes3D。