Python matplotlib对齐双记号标记

是否可以用两个独立的y轴绘制一个图，以便记号对齐

下面是一半解决方案的示例。我已经使用twinx将y轴加倍，但是记号没有对齐，网格线在绘图上形成了一个笨拙的图案。是否有办法使记号共享相同的位置，但对应不同的y值？在下面的示例中，我希望左侧5的记号与右侧6的记号位于相同的垂直位置

import numpy as np

a = np.random.normal(10, 3, size=20)
b = np.random.normal(20, 5, size=40)

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.hist(a)
ax2.hist(b)

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本练习的重点是使两个轴的网格线重叠。

您需要手动设置当前的

yticks

，这些网格线会自动计算，从而产生变化。添加如下内容：

ax1.set_yticks(np.linspace(ax1.get_ybound()[0], ax1.get_ybound()[1], 5))
ax2.set_yticks(np.linspace(ax2.get_ybound()[0], ax2.get_ybound()[1], 5))

其中，我们使用轴边界之间5个点的数组设置

ytick

位置。因为你有一个直方图，你可以在每种情况下把下限值设置为零，你可能想让上限稍微大一些，所以我会改为

ax1.set_yticks(np.linspace(0, ax1.get_ybound()[1]+1, 5))
ax2.set_yticks(np.linspace(0, ax2.get_ybound()[1]+1, 5))

给出一个图（为了清晰起见，改变颜色和透明度（alpha））：

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我知道这很旧，但这可能会在将来帮助一些人

我根据上面的解决方案制作了一个函数，确保标签不会以很多小数结束：

def calculate_ticks(ax, ticks, round_to=0.1, center=False):
    upperbound = np.ceil(ax.get_ybound()[1]/round_to)
    lowerbound = np.floor(ax.get_ybound()[0]/round_to)
    dy = upperbound - lowerbound
    fit = np.floor(dy/(ticks - 1)) + 1
    dy_new = (ticks - 1)*fit
    if center:
        offset = np.floor((dy_new - dy)/2)
        lowerbound = lowerbound - offset
    values = np.linspace(lowerbound, lowerbound + dy_new, ticks)
    return values*round_to

其使用方式如下：

ax1.set_yticks(calculate_ticks(ax1, 10))
ax2.set_yticks(calculate_ticks(ax2, 10))

输出：

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对答案的补充姗姗来迟：对于那些在绘图中同时具有负值和正值的人，我找到的解决方案如下：

max1 = np.nanmax(ax1.get_ybound()) #in case you have nan values
max2 = np.nanmax(ax2.get_ybound())
ax1.set_yticks(np.linspace(-max1, max1, 5))
ax2.set_yticks(np.linspace(-max2, max2, 5))

这导致从零开始的对称轴距离，y轴上的零“线”对齐

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set-yticks

的困难在于它在

min

和

max

之间进行计算，而不是

min

，

0

，

max

由于边界总是由两个数字定义（除非未定义），以下内容还会在已定义的轴边界之间创建5个点：

ax1.set_-yticks（np.linspace（*ax1.get_-ybound（），5）

@HAL9001，建议中缺少一个右括号。它应该是：

ax1.set_-yticks（np.linspace（*ax1.get_-ybound（），5））

。