将次要百分比 y 轴与 Plotly 中的主要 y 轴对齐

Question

我正在使用 Plotly 创建一个图形，在主 y 轴上有两条线，在辅助 y 轴上有一个条形图，显示 line2/line1 的比例。

代码运行良好，但创建了太多参考线（左轴的 1000、2000、3000... 和右轴的 1%、2%、3%... 的线） .

是否可以对齐它们？例如，1000 和 1% 将共享相同的参考线，或者它始终对齐左右轴的任何其他方式。

这是代码和生成的图表：

    fig = make_subplots(specs=[[{'secondary_y': True}]])
    
    fig.add_trace(go.Scatter(x=data['date'], y=data['y1'],
                    mode='lines+markers',
                    name='Y1'), secondary_y=False)
    
    fig.add_trace(go.Scatter(x=data['date'], y=data['y2'],
                    mode='lines+markers',
                    name='Y2'), secondary_y=False)
    
    fig.add_trace(go.Bar(x=data['date'], y=data['pct'],
                    name='PCT', opacity=0.5), secondary_y=True)
    
    fig.update_layout(title=f'Graph', yaxis2=dict(tickformat='.2%'))

Answer 1

我能够通过将两个轴范围模式设置为零然后更改比例比例来使其工作，以便 1k 与 1% 对齐，2k 与 2% 对齐，依此类推

fig.update_yaxes(rangemode='tozero', scaleanchor='y', scaleratio=1, constraintoward='bottom', secondary_y=True)
fig.update_yaxes(rangemode='tozero', scaleanchor='y2', scaleratio=0.00001, constraintoward='bottom', secondary_y=False)
    

Answer 2

一种方法是确保两个 y 轴具有相同的刻度数，并且每个刻度之间的相对空间相等。下面是一个例子：

fig.update_layout(yaxis1_tickvals = [40, 70, 100], yaxis2_tickvals = [4, 4.5, 5])

情节1：

如果没有添加，下面的代码示例将产生以下图：

情节2：

完整代码：

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

# Create figure with secondary y-axis
fig = make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])

# Add traces
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[40, 50, 100], name="yaxis data"),
    secondary_y=False,
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=[2, 3, 4], y=[4, 5, 4], name="yaxis2 data"),
    secondary_y=True,
)

# Add figure title
fig.update_layout(
    title_text="Double Y Axis Example"
)

# Set x-axis title
fig.update_xaxes(title_text="xaxis title")

# Set y-axes titles
fig.update_yaxes(title_text="<b>primary</b> yaxis title", secondary_y=False)
fig.update_yaxes(title_text="<b>secondary</b> yaxis title", secondary_y=True)

# fig.update_layout(yaxis1_tickvals = [40, 70, 100], yaxis2_tickvals = [4, 4.5, 5])

fig.show()