使用Python库绘制共享同一y轴的两个水平条形图

我想画两个共享相同y轴的水平条形图。例如，以下问题说明了如何在R中实现这一点：

如何使用Python创建类似的绘图

上述问题的情节如下所示：

以下是上图中使用的状态列表（y轴）：

以下是每个州的销售人员数量列表：

[20,30,40,10,15,35,18,25,22,7,12,22,3,4,5,8,14,28,24,32]

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销售数字可以是随机的。

使用我在matplotlib邮件列表中找到的一些信息，我修改了matplotlib水平条形图的一个示例，以制作金字塔图

下面列出的

棱锥图

功能将并排绘制水平条

def pyramid_plot(ylabels, data_left, xlabel_left, data_right, xlabel_right, fig=None, **kwargs):
    if(fig is None):
        fig = plt.figure()

    y_pos = np.arange(len(ylabels))
    empty_ticks = tuple('' for n in people)

    fig.add_subplot(121)
    plt.barh(y_pos, data_left, **kwargs)
    plt.yticks(y_pos, empty_ticks)
    oldlims = plt.gca().get_xlim()
    plt.axis(xmin=oldlims[1], xmax=oldlims[0])
    plt.xlabel(xlabel_left)

    fig.add_subplot(122)
    plt.barh(y_pos, data_right, **kwargs)
    plt.yticks(y_pos, ylabels)
    plt.xlabel(xlabel_right)

    return fig

金字塔图

功能的使用如下

import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Example data
people = ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
salary = np.linspace(30,60,len(people))

# Plot the data
pyrfig = plt.figure(1)
pyrfig = pyramid_plot(people, salary, 'Salary (thousands)', performance, 'Performance', pyrfig, align='center', alpha=0.4)
pyrfig.suptitle('Pyramid Plot')
pyrfig.set_figwidth(1.5*pyrfig.get_figheight())
plt.show(pyrfig)

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参考资料：

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一般来说，如果显示的两个变量的单位不同或范围不同，则需要使用两个具有共享y轴的子图。这与@regdoug的答案类似，但最好明确共享y轴，以确保数据保持对齐（例如，在本例中尝试缩放/平移）

例如：

import matplotlib.pyplot as plt

y = range(20)
x1 = range(20)
x2 = range(0, 200, 10)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, sharey=True)
axes[0].barh(y, x1, align='center', color='gray')
axes[1].barh(y, x2, align='center', color='gray')
axes[0].invert_xaxis()
plt.show()

如果您想更精确地再现您链接到的问题中显示的示例（我不使用灰色背景和白色网格，但如果您愿意，它们很容易添加）：

一个警告。实际上，我没有正确对齐y记号标签。这是可能的，但这比你想象的更痛苦。因此，如果你真的想要Y-TICK标签，它们总是完美地集中在图中间，那么用不同的方法绘制它们是最容易的。与轴[0].set（yticks=y，yticklabels=states）不同，您可以执行以下操作：

axes[0].set(yticks=y, yticklabels=[])
for yloc, state in zip(y, states):
    axes[0].annotate(state, (0.5, yloc), xycoords=('figure fraction', 'data'),
                     ha='center', va='center')

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更改上述条形图上x轴范围/限制的最佳方法是什么？@卡盘轴[0]。轴（xmin=0，xmax=1）轴[1]。轴（xmin=0，xmax=1）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Data
states = ["AK", "TX", "CA", "MT", "NM", "AZ", "NV", "CO", "OR", "WY", "MI",
          "MN", "UT", "ID", "KS", "NE", "SD", "WA", "ND", "OK"]
staff = np.array([20, 30, 40, 10, 15, 35, 18, 25, 22, 7, 12, 22, 3, 4, 5, 8,
                  14, 28, 24, 32])
sales = staff * (20 + 10 * np.random.random(staff.size))

# Sort by number of sales staff
idx = staff.argsort()
states, staff, sales = [np.take(x, idx) for x in [states, staff, sales]]

y = np.arange(sales.size)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, sharey=True)
axes[0].barh(y, staff, align='center', color='gray', zorder=10)
axes[0].set(title='Number of sales staff')
axes[1].barh(y, sales, align='center', color='gray', zorder=10)
axes[1].set(title='Sales (x $1000)')

axes[0].invert_xaxis()
axes[0].set(yticks=y, yticklabels=states)
axes[0].yaxis.tick_right()

for ax in axes.flat:
    ax.margins(0.03)
    ax.grid(True)

fig.tight_layout()
fig.subplots_adjust(wspace=0.09)
plt.show()

axes[0].set(yticks=y, yticklabels=[])
for yloc, state in zip(y, states):
    axes[0].annotate(state, (0.5, yloc), xycoords=('figure fraction', 'data'),
                     ha='center', va='center')