柱状图设置Y轴出现两个Y轴

在 Matplotlib 中，可以通过 `twinx()` 方法在同一个图中生成一个新的坐标轴。当你需要在同一张图中显示两个不同的数据集，但它们的取值范围不同，可以使用这种方法。

如果你不希望出现两个 Y 轴，可以使用 `sharey=True` 参数，这将使两个 Y 轴共享同一刻度范围。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制第一个数据集
ax1.bar([1, 2, 3], [3, 7, 4])
ax1.set_ylabel('Dataset 1')

# 生成第二个 Y 轴
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制第二个数据集
ax2.plot([1, 2, 3], [10, 20, 30], color='r')
ax2.set_ylabel('Dataset 2')

# 共享 Y 轴
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')

plt.show()

运行代码后，你会看到柱状图和折线图在同一张图中显示，并且它们共享同一刻度范围的 Y 轴。

相关问题

matplotlib两个柱状图两个y轴

### 回答1：
matplotlib是Python中常用的绘图工具库之一，它可以绘制丰富多彩的图表，包括线图、散点图、饼图、柱状图等等。当我们需要同时展示两个不同种类的数据，而且数据的范围不同的时候，可以考虑在同张图上使用两个y轴展示不同数据。

实现方法如下：

1. 导入matplotlib库。

import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据，分别对应两组柱状图要展示的数据。

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
y2 = [100, 200, 300, 400, 500, 600]

3. 创建绘图窗口figure和创建两个子图ax1和ax2。

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

4. 使用ax1和ax2分别绘制两组数据对应的柱状图，并分别通过set_ylabel()方法设置两个y轴的标签。

ax1.bar(x, y1, color='b')
ax1.set_ylabel('y1')

ax2.bar(x, y2, color='r')
ax2.set_ylabel('y2')

5. 最后，通过plt.show()方法显示图像。

plt.show()

这样，我们就可以在同一个图表中展示两个不同类型的数据，并使用两个y轴分别表示不同数据范围。

### 回答2：
Matplotlib是一个Python编程语言的数据可视化库，它可以用于绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等等。在数据分析和数据可视化工作中，经常需要同时显示两个柱状图，且它们有不同的y轴刻度，这时就需要使用Matplotlib的双y轴功能。

首先，我们需要导入Matplotlib库和NumPy库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接着，我们可以先生成一些随机数据：

x = np.arange(1, 6)
y1 = np.random.randint(1, 100, size=5)
y2 = np.random.randint(1, 1000, size=5)

然后，我们可以使用Matplotlib的subplots函数创建一个包含两个y轴的图表：

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

在这个例子中，我们使用ax1来表示左侧的y轴，而ax2则表示右侧的y轴。接着，我们可以使用bar函数绘制两个柱状图：

ax1.bar(x, y1, color='r')
ax2.bar(x, y2, color='b')

其中，ax1.bar函数用来绘制左侧的柱状图，ax2.bar函数用来绘制右侧的柱状图。这里我们也可以指定不同的颜色来区分两个柱状图。最后，我们可以使用set_xlabel、set_ylabel和set_title函数设置图表的横轴标签、纵轴标签和标题：

ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color='r')
ax2.set_ylabel('y2', color='b')

plt.title('Two Bar Charts with Different Y Axes')
plt.show()

这里我们使用set_ylabel函数分别给左侧和右侧的y轴设置标签，并且指定了标签的颜色。最后，我们使用show函数显示图表。

综上所述，以上例子演示了如何在Matplotlib中绘制两个柱状图，且它们有不同的y轴刻度。这是数据可视化中经常用到的技巧，可以帮助我们更清晰地展示数据。

### 回答3：
matplotlib是一个Python的数据可视化库，支持绘制二维图形和三维图形，因此它在数据分析和展示中得到了广泛的应用。在绘制柱状图时，有时我们需要使用两个y轴，以便在同一张图中同时展示两组数据，这个需求matplotlib同样可以满足。

首先，我们需要导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来我们使用np.random生成两组随机数据，分别表示销售额和利润率：

sales = np.random.randint(1000, 10000, size=12)
margins = np.random.normal(loc=0.1, scale=0.05, size=12)

其中，sales是12个月的销售额，margins是12个月的利润率，这里使用np.random中的函数生成随机数。

接着，我们使用plt.subplots()创建子图，其中ax1表示左边的y轴，ax2表示右边的y轴：

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

然后，我们可以分别画出两组数据的柱状图，其中ax1表示左边的y轴对应的数据，ax2表示右边的y轴对应的数据：

ax1.bar(np.arange(12), sales, width=0.3, color='skyblue')
ax2.bar(np.arange(12) + 0.3, margins, width=0.3, color='orange')

这里我们使用np.arange(12)生成x轴的刻度，然后再在右侧绘制另一组柱状图，将其偏移了0.3的宽度，以防止两组数据重叠。

最后一步是设置字体和标注：

ax1.set_xlabel('Month')
ax1.set_ylabel('Sales', color='skyblue')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='skyblue')
ax1.set_xticks(np.arange(12))
ax1.set_xticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
ax2.set_ylabel('Margins', color='orange')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='orange')
plt.title('Sales and Margins by Month')
plt.show()

这里我们设置了x轴的标签为月份，设置了左右两侧y轴的标签和颜色，设置了x轴和左侧y轴的刻度和标签，最后添加了标题并显示图形。

这样，我们就可以轻松实现matplotlib中两个柱状图的两个y轴绘制了。

echarts柱状图两侧y轴

对于 ECharts 柱状图的两侧 Y 轴，你可以通过使用 `grid` 和 `yAxis` 配置项来实现。以下是一个示例代码片段：

option = {
  grid: [
    { // 左侧 Y 轴对应的 grid
      left: '10%',
      right: '50%',
      containLabel: true
    },
    { // 右侧 Y 轴对应的 grid
      left: '50%',
      right: '10%',
      containLabel: true
    }
  ],
  yAxis: [
    { // 左侧 Y 轴配置
      type: 'value',
      position: 'left',
      // 其他配置项...
    },
    { // 右侧 Y 轴配置
      type: 'value',
      position: 'right',
      // 其他配置项...
    }
  ],
  series: [
    {
      name: '柱状图1',
      type: 'bar',
      data: [/* 数据 */],
      yAxisIndex: 0 // 指定使用左侧 Y 轴
    },
    {
      name: '柱状图2',
      type: 'bar',
      data: [/* 数据 */],
      yAxisIndex: 1 // 指定使用右侧 Y 轴
    }
  ]
};