Matplotlibを用いた極値統計プロットの方法

前提

極値統計解析を行っており、
得られたデータを極値統計グラフにプロットしたいです。
しかし、Y軸が上手く作成できずに苦労しています。

実現したいこと

累積確率F[%]に対して、基準化変数Y, 再帰期間Tは一意に決まります。
ここで、Y=-ln[-ln(F[%])], T=1/(1-F[%])と定義されます。
これらF[%], Y, Tを全てY軸上にとり、かつ一意に決まる値をY軸の同じ高さとしたいです。

※添付画像のようなグラフです。
F=99.9のとき、T=1000, Y=6.907255…と一意に決まり、これらがY軸上で同じ高さとなっています。

発生している問題・エラーメッセージ

Yを基準とした時に、F[%], TがY軸上の同じ高さと出来ません。
コードは下記に示す通りです。

結果は、添付画像に示す通りyの値に対しF[%]とTの位置が一致せず、
3つ別々のグラフが表示されてしまいます。
(この3本のグラフが、全て同じ直線となるようF[%]とTのY軸を調整したいです。

該当のソースコード

Python
1#上にdf_areaというデータフレームにて、プロットしたいデータは定義済みです。
2func_V = np.polyfit(df_area['√area V'], df_area['Y_V'], 1)
3print(func_V)　#√areaとYを最小二乗法で直線近似しています
4
5df_fit_V = pd.DataFrame() #Y軸用の空のデータフレームを作成
6Fit_F = pd.Series(np.arange(1, 1000, 1)/10) #F[%]を0.1-99.9%まで
7Fit_T = 1/(1-(Fit_F/100)) #T=1/(1-F[%])
8Fit_Y = -np.log(-np.log(Fit_F/100)) Y=-ln[-ln(F[%])]
9Fit_sqrt_area = (Fit_Y-func_V[1])/func_V[0]
10#df_fit_Vで定義したデータフレームにおけるYの値に対し、Xがどのような値を取るか定義
11
12df_fit_V = pd.concat([df_fit_V, Fit_F, Fit_T, Fit_Y, Fit_sqrt_area], axis=1)
13#Seriesをデータフレームに格納
14df_fit_V.set_axis(['Fit_F', 'Fit_T', 'Fit_Y', 'Fit_sqrt_area'], axis = 'columns', inplace=True)
15print(df_fit_V)　
16
17fig, ax1 = plt.subplots()
18ax2=ax1.twinx()
19ax3=ax1.twinx()
20
21ax1.scatter(x = df_area['√area V'], y = df_area['Y_V'], c='w', marker='o', linewidths=1, ec="k")
22ax1.plot(Fit_sqrt_area, Fit_Y)
23ax1.set_xlabel('$√area_{max}$ [µm]', fontsize=14, labelpad=5)
24ax1.set_ylabel('y=-ln[-ln(F)]', fontsize=14, labelpad=5)
25ax2.set_ylabel('F[%]', fontsize=14, labelpad=5, color='green')
26ax2.plot(Fit_sqrt_area, Fit_F, color='forestgreen')
27ax3.set_ylabel('T', fontsize=14, labelpad=5, color='blue')
28ax3.plot(Fit_sqrt_area, Fit_T, color='royalblue')
29
30rspine = ax3.spines['right']
31rspine.set_position(('axes', 1.15))
32
33#以下略