在Python Matplotlib中绘制共享Y轴的两个水平条形图

在数据可视化中，条形图是常用的表现数据的方式之一。在有多个数据组需要进行对比的时候，我们经常需要绘制多个条形图，但是如果这些条形图具有相同的y轴坐标轴，将它们合并为一个图形能够更好地进行比较。

在Python中，Matplotlib是一个非常强大的数据可视化工具。在Matplotlib中，我们可以使用barh函数绘制水平条形图，并使用twinx()函数共享坐标轴。接下来我们将介绍如何在Matplotlib中绘制共享Y轴的两个水平条形图。

绘制简单水平条形图

首先，我们来看如何绘制一个简单的水平条形图。使用barh函数可以轻松地实现这一目的。为了演示，我们将使用以下代码创建一个简单的水平条形图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构造数据
bar_heights = [10, 8, 6, 4, 2]
bar_names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y_pos = np.arange(len(bar_names))

# 绘制水平条形图
plt.barh(y_pos, bar_heights)

# 添加标签和标题
plt.yticks(y_pos, bar_names)
plt.xlabel('Value')
plt.title('Horizontal Bar Chart')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用numpy库创建y_pos数组，该数组储存了条形图中每个条形的y坐标。然后，我们使用plt.barh函数绘制水平条形图。注意，我们在函数调用中指定了两个参数，第一个参数是y坐标轴的值，它取决于y_pos数组，第二个参数则是条形的高度。

接下来，我们使用plt.yticks函数为y坐标轴添加标签。此外，我们使用plt.xlabel()函数为x轴添加标签，使用plt.title函数添加图表标题。最后使用plt.show()函数显示图形。

绘制共享y轴的水平条形图

现在，我们来看如何绘制共享y轴的水平条形图。在Matplotlib中，可以使用twiny()函数创建一个新的轴对象，然后使用axes对象的twiny()方法将其与原始y轴共享。

请看以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构造数据
bar_heights1 = [10, 8, 6, 4, 2]
bar_names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y_pos = np.arange(len(bar_names))

fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制第一个水平条形图
ax1.barh(y_pos, bar_heights1, align='center')

# 添加标签和标题
ax1.set_yticks(y_pos)
ax1.set_yticklabels(bar_names)
ax1.set_xlabel('Value')

# 创建一个新的轴对象
ax2 = ax1.twiny()

bar_heights2 = [8, 6, 4, 2, 0]
# 绘制第二条水平条形图
ax2.barh(y_pos, bar_heights2, align='center', color='red')

# 添加标签和标题
ax2.set_yticks(y_pos)
ax2.set_yticklabels(bar_names)
ax2.set_xlabel('Value Two')

plt.title('Shared Y-Axis Horizontal Bar Chart')
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建两个数据数组和一个y坐标数组。然后，我们使用plt.subplots()函数创建一个名为ax1的坐标轴对象。接下来，我们使用ax1.barh()函数绘制第一个水平条形图。请注意，我们在这里指定了第三个参数align='center'，以便让条形图在y坐标轴上居中对齐。然后，我们使用ax1的方法设置y坐标轴的标签、x轴标签和标题。

接着，我们使用ax1.twiny()函数创建一个新的坐标轴对象ax2，并使用ax2.barh()函数绘制第二个水平条形图。同样，我们使用ax2的方法设置y坐标轴标签、x坐标轴标签和标题。

需要注意的是，在绘制第二个水平条形图时，我们可以不指定y坐标轴的值，因为这个y轴已经与第一个y轴共享。最后，我们使用plt.title()函数设置整个图表的标题，然后使用plt.show()函数显示图形。