在同一图中绘制条形图和线，使用 matplotlib 不同的 y 轴（无熊猫）答案

【问题标题】：Plot bar and line in same plot, different y-axes using matplotlib (no pandas)在同一图中绘制条形图和线，使用 matplotlib 不同的 y 轴（无熊猫）
【发布时间】：2018-12-23 06:36:56
【问题描述】：

条形图数据：

sum_values = {2000: 258004, 2001: 243411, 2002: 234801, 2003: 231303, 2004: 235103, 2005: 234102, 2006: 236045, 2007: 262238, 2008: 317133, 2009: 337785, 2010: 379818, 2011: 425237, 2012: 446610}

折线图数据：

avg_values = {'2006': 29034, '2007': 29612, '2008': 28551, '2009': 39320, '2010': 30061, '2011': 24331, '2012': 23579, '2013': 17552, '2014': 17673, '2015': 19620, '2016': 20894}

我的图形代码片段：

plt.figure(1, figsize=(10,10))
barchart = plt.bar(list(sum_values.keys()), list(sum_values.values()), color='red')
linechart = plt.plot(list(sum_values.values()), color='blue')

我的绘图结果的屏幕截图：

如何绘制带有辅助 y 轴的折线图？
由于两个图表的 x 值不同，我怎样才能仅绘制常见的 x 值？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib bar-chart linechart

【解决方案1】：

唯一的问题是，您的条形图数据中的键是string 类型。除此之外，您没有为线图提供 x 值，因此 avg_values 仅绘制在其索引上。
所以假设你修复了数据类型问题，这段代码应该可以工作：

plt.figure(1, figsize=(10,10))

barchart = plt.bar(sum_values.keys(), sum_values.values(), color='red')
plt.twinx()
linechart = plt.plot(avg_values.keys(), avg_values.values(), color='blue')

请注意，您不需要根据字典的键或值创建列表。

但是，如果您出于某种原因无法更改 sum_values.keys() 的数据类型，您可以将类型转换为 int inline barplot 命令，如下所示：

barchart = plt.bar(list(map(int, sum_values.keys())), sum_values.values(), color='red')

（如果是地图对象，您确实需要列出其结果）

对于仅查看常见 x 值部分，您可以在计算常见 x 值后设置 x 轴范围，如：

commonx = [a for a in avg_values.keys() if a in sum_values.keys()]
plt.xlim(min(commonx) - .5, max(commonx) + .5)

【讨论】：

我已将折线图/avg_values 的键转换为 int，并使用您建议的代码在同一图中绘制双图。注意到对于某些值（例如 2002.5、2007.5），x 值的小数点为 0.5，为什么会这样？我也尝试计算 commonx，但出现以下错误：TypeError: 'numpy.float64' object is not callable，知道为什么吗？谢谢！
第一个问题：因为x轴是float类型，ticjs是自动放置的。但是您也可以手动控制它。第二个问题：如果没有产生此错误的代码，很难说。只能说我贴的代码没有报错。
我尝试运行像“min([1, 2, 3])”这样的简单代码，但它抛出了同样的错误。怎么了？ @SpghttCd
您之前可能定义了min 或sum 之类的变量，现在想按原意使用这些python 关键字。你可以例如del(min) 用这个错误的名称丢弃你的变量，然后重试。

【解决方案2】：

过滤常见年份的数据准备：

sum_values = {2000: 258004, 2001: 243411, 2002: 234801, 2003: 231303, 2004: 235103, 2005: 234102, 2006: 236045, 2007: 262238, 2008: 317133, 2009: 337785, 2010: 379818, 2011: 425237, 2012: 446610}
avg_values = {'2006': 29034, '2007': 29612, '2008': 28551, '2009': 39320, '2010': 30061, '2011': 24331, '2012': 23579, '2013': 17552, '2014': 17673, '2015': 19620, '2016': 20894}

from collections import OrderedDict
avg_values = {int(k):v for k,v in avg_values.items() if int(k) in sum_values.keys()}
sum_values = {k:v for k,v in sum_values.items() if k in avg_values.keys()}

sum_values=OrderedDict(sorted(sum_values.items()))  
avg_values=OrderedDict(sorted(avg_values.items()))

用第二轴绘制共同年份！

plt.figure(1, figsize=(5,5))
barchart = plt.bar(avg_values.keys(), avg_values.values(), color='red')
plt.twinx()

linechart = plt.plot(sum_values.keys(), sum_values.values(), color='blue',label='Sum')

【讨论】：