如何在Matplotlib的双Y轴图表中对齐柱状图和线条？

在数据可视化中，时常需要在一张图表中同时展示柱状图和线性图。这时，双Y轴图表成为了一个不得不使用的选择。但有时，我们会发现柱状图和线性图因轴的不同而对齐不上，造成视觉效果不佳。在这篇文章中，我们将学习如何使用Matplotlib的双Y轴图表并对齐柱状图和线性图。

什么是Matplotlib？

Matplotlib是一款用于绘制图表和数据可视化的Python库。它可以用来创建各种类型的图表，包括线条图、散点图、条形图、饼图等等。Matplotlib是一个简单易用的库，被广泛应用于科学研究、金融分析、商业数据可视化等领域。

如何在Matplotlib中创建双Y轴图表？

使用Matplotlib创建双Y轴图表非常简单。只需要调用subplot()函数创建多个子图并设置它们的位置，然后对每个子图分别设置不同的Y轴即可。

下面是一个简单的例子，我们将创建一个包含柱状图和线性图的双Y轴图表，并对齐两者。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.arange(10)
y1 = np.random.randint(1, 10, size=10)
y2 = np.random.randint(20, 30, size=10)

fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制柱状图
ax1.bar(x, y1, color='b')
ax1.set_ylabel('y1', color='b')

# 在ax1上创建新的轴用于绘制线性图
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制线性图
ax2.plot(x, y2, color='r')
ax2.set_ylabel('y2', color='r')

# 去除顶部和右侧的边框线
ax1.spines['top'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax1.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['right'].set_visible(False)

# 设置图表标题
plt.title('Double Y Axis Chart')

# 展示图表
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了两个numpy数组 x、y1、y2，分别表示X轴、第一个Y轴和第二个Y轴的数据。然后，我们使用subplot()函数创建了一个子图 ax1，并设置了其位置。接着，我们使用bar()函数在该子图上绘制了一个柱状图，并设置了Y轴的标签。然后，我们在ax1上创建了一个新的轴 ax2，并使用twinx()方法使其与ax1共享X轴，并独立的Y轴。最后，我们使用plot()函数在ax2上绘制了一个线性图，并同样设置了Y轴的标签。

在最后的几行代码中，我们去除了顶部和右侧的边框线，并设置了整个图表的标题。

运行以上代码，即可显示出一张包含柱状图和线性图的双Y轴图表，它们已经被对齐起来。

如何解决对齐柱状图和线性图失败的问题？

然而，在某些情况下，柱状图和线性图并不能被完全对齐在同一位置上，这通常会给读者带来影响数据可视化效果的错误印象。

在Matplotlib库中，我们可以使用 align='center'方式来保证柱状图能够被正确对齐。使用此方法，Matplotlib将会根据柱状图的x坐标为每个柱子计算正确的位置。

下面是一个比较复杂的例子，其中我们将在同一双Y轴图表中绘制三个柱状图和两个线性图，并对齐它们。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
bar_width = 0.3
x = np.arange(5)
y1 = np.random.randint(10, 20, size=5)
y2 = np.random.randint(20, 30, size=5)
y3 = np.random.randint(30, 40, size=5)
y4 = np.linspace(0, 1, num=5)
y5 = np.linspace(1, 2, num=5)

fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制第一个柱状图
ax1.bar(x, y1, width=bar_width, color='b',
        label='y1', align='center')
ax1.set_ylabel('y1', color='b')

# 绘制第二个柱状图
ax1.bar(x+bar_width, y2, width=bar_width, color='g',
        label='y2', align='center')
ax1.set_ylabel('y2', color='g')

# 绘制第三个柱状图
ax1.bar(x+(2*bar_width), y3, width=bar_width, color='r',
        label='y3', align='center')
ax1.set_ylabel('y3', color='r')

# 在ax1上创建新的轴用于绘制第一个线性图
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制第一个线性图
ax2.plot(x, y4, color='k', label='y4')
ax2.set_ylabel('y4', color='k')

# 在ax1上创建新的轴用于绘制第二个线性图
ax3 = ax1.twinx()

# 将第二个线性图移到右侧
ax3.spines['right'].set_position(('axes', 1.1))

# 绘制第二个线性图
ax3.plot(x, y5, color='m', label='y5')
ax3.set_ylabel('y5', color='m')

# 去除顶部边框线
ax1.spines['top'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax3.spines['top'].set_visible(False)

# 设置图表标题
plt.title('Double Y Axis Chart')

# 展示图表
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了五个numpy数组 x、y1、y2、y3、y4和y5，分别表示X轴、第一、二、三个Y轴的数据，以及两个线性图的数据。然后，我们使用bar()函数在子图 ax1 上绘制了三个柱状图，每个柱子均使用 align='center' 对齐。然后，我们在 ax1 上分别创建了一个新的轴 ax2 和 ax3，并使用twinx()方法使它们与 ax1 共享X轴，并独立的Y轴。最后，我们分别使用 plot() 函数在 ax2 和 ax3 上绘制了两个线性图。

在第17行代码中，我们让 ax3.spines['right'].set_position(('axes', 1.1))，这样第二个线性图就会更靠右。在最后的几行代码中，我们去除了顶部边框线，并设置了整个图表的标题。

运行以上代码，即可显示出一张五个柱状图和两个线性图的双Y轴图表，它们已经被对齐起来。