Plotly Python：在具有多个 Y 轴的分组条形图中对齐 X 轴

Posted 2023-02-18

【中文标题】Plotly Python：在具有多个 Y 轴的分组条形图中对齐 X 轴

【英文标题】：Plotly Python: Align X-Axes in a grouped bar chart with multiple Y-axis

【发布时间】：2018-11-25 14:50:06

【问题描述】：

我有一个分组条形图，其中有两个 y 轴，每个轴的比例不同。我正在尝试对齐两个组的 x 轴（y = 0）。我发现很少有链接 link1 和 link2 在其中设置 rangemode='zero' 应该起作用，但是我的数据包含负值，因此我猜将 rangemode 设置为零不起作用。

这是我的代码：

import plotly.offline as plt
import plotly.graph_objs as go
traces = [go.Bar(x=[1,2,3,4], y=[-1,2,-3,4], name='y actual'), 
          go.Bar(x=[1], y=[0], name='y dummy', hoverinfo='none', showlegend=False), 
          go.Bar(x=[1],y=[0],yaxis='y2', name='y2 dummy', hoverinfo='none', showlegend=False),
          go.Bar(x=[1,2,3,4], y=[22, 2, 13, 25], yaxis='y2', name='y2 actual')]
layout = go.Layout(barmode='group',
                   yaxis=dict(title='y actual', rangemode="tozero", anchor='x', overlaying='y2'),
                   yaxis2=dict(title='y2 actual', side='right', rangemode = "tozero", anchor='x'))
fig = go.Figure(data=traces, layout=layout)
plt.iplot(fig)

以上代码生成的图：

我该如何解决这个问题？

注意：您可以在代码中看到两条虚拟痕迹。我介绍了它们，以便“y 实际”和“y2 实际”这两条轨迹不会相互重叠。有关我为什么这样做的更多信息，请查看link

【参考方案1】：

一种可能的解决方法：

将两个图形的range 元素设置为彼此成比例，然后轴将对齐。基本上，您的问题是一个轴必须显示负数，而另一个则没有。通过告诉y2 显示负数，我们达到了我们的目标。

from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import plotly.graph_objs as go

init_notebook_mode(connected=True)

traces = [
    go.Bar(
        x=[1, 2, 3, 4], 
        y=[-1, 2, -3, 4], 
        name='y actual'
    ), 
    go.Bar(
        x=[1], 
        y=[0], 
        name='y dummy', 
        hoverinfo='none', 
        showlegend=False
    ), 
    go.Bar(
        x=[1],
        y=[0],
        yaxis='y2', 
        name='y2 dummy', 
        hoverinfo='none', 
        showlegend=False
    ),
   go.Bar(
       x=[1, 2, 3, 4], 
       y=[22, 2, 13, 25], 
       yaxis='y2', 
       name='y2 actual'
   )
]

# layout
layout = go.Layout(
    barmode='group',
    yaxis=dict(
        title='y actual', 
        rangemode="tozero", 
        #anchor='x', 
        overlaying='y2',
        side="left",
        range = [-4, 10]
    ),
    yaxis2=dict(
        title='y2 actual', 
        side='right', 
        rangemode = "tozero",
        #anchor='x',
        range = [-12, 30]
    )
)

# make fig
fig = go.Figure(data=traces, layout=layout)
iplot(fig)

必须保持它们的比例可能很烦人，但它会确保它们对齐。

为了帮助自动化该过程，您可以使用以下函数生成两个彼此成比例的范围。

def make_proportional_intervals(a, b):
    """
    Given two list like objects, compute two proprotionally sized ranges.
    This function assumes the max value in both lists is positive and non-zero
    """
    min_a, min_b = min(a), min(b)
    max_a, max_b = max(a), max(b)
    if (min_a >=0) & (min_b >= 0):
        # provide a 20% cushion to the scale
        return [0, round(1.2*max_a)], [0, round(1.2*max_b)]
    else:
        if (min_a < min_b) & (max_a < max_b):
            n = -(-max_b // max_a)
            # n = math.ceil(max_b / max_a), if you cannot assume ints.
            return [min_a, max_a], [n*min_a, n*max_a]

        elif (min_b < min_a) & (max_b < max_a):
            n = -(-max_a // max_b)
            # n = math.ceil(max_b / max_a), if you cannot assume ints.
            return [n*min_b, n*max_b], [min_b, max_b]

        elif (min_b < min_a) & (max_a < max_b):
            n = max( -(-max_b // max_a), -(min_b // min_a) )
            return [min_b / n, max_b / n], [min_b, max_b]

        elif (min_a < min_b) & (max_b < max_a):
            n = max( -(-max_a // max_b), -(min_a // min_b) )
            return [min_a, max_a], [min_a / n, max_a / n]
        elif (min_a == min_b):
            m = max(max_a, max_b)
            return [min_a, m], [min_b,  m]
        elif max_a == max_b:
            m = min(min_a, min_b)
            return [m, max_a], [m, max_b]

此函数假定您的值将是整数，但如果不是，您可以import math 并使用math.ceil() 而不是我的整数除法。我避免添加更多的进口。如果您想查看此代码的运行情况，我在 jupyter notebook 中创建了一个示例，您可以多次运行该示例以查看它如何处理不同的数组。

from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

def make_proportional_intervals(a, b):
    """
    Given two list like objects, compute two proprotionally sized ranges.
    This function assumes the max value in both lists is positive and non-zero
    """
    min_a, min_b = min(a), min(b)
    max_a, max_b = max(a), max(b)
    if (min_a >=0) & (min_b >= 0):
        # provide a 20% cushion to the scale
        return [0, round(1.2*max_a)], [0, round(1.2*max_b)]
    else:
        if (min_a < min_b) & (max_a < max_b):
            n = -(-max_b // max_a)
            # n = math.ceil(max_b / max_a), if you cannot assume ints.
            return [min_a, max_a], [n*min_a, n*max_a]

        elif (min_b < min_a) & (max_b < max_a):
            n = -(-max_a // max_b)
            # n = math.ceil(max_b / max_a), if you cannot assume ints.
            return [n*min_b, n*max_b], [min_b, max_b]

        elif (min_b < min_a) & (max_a < max_b):
            n = max( -(-max_b // max_a), -(min_b // min_a) )
            return [min_b / n, max_b / n], [min_b, max_b]

        elif (min_a < min_b) & (max_b < max_a):
            n = max( -(-max_a // max_b), -(min_a // min_b) )
            return [min_a, max_a], [min_a / n, max_a / n]
        elif (min_a == min_b):
            m = max(max_a, max_b)
            return [min_a, m], [min_b,  m]
        elif max_a == max_b:
            m = min(min_a, min_b)
            return [m, max_a], [m, max_b]

init_notebook_mode(connected=True)

y0 = np.random.randint(-5, 35, 6)
y1 = np.random.randint(-7, 28, 6)

print(y0, y1)
range0, range1 = make_proportional_intervals(y0, y1)

traces = [
    go.Bar(
        x=[1, 2, 3, 4, 5, 6], 
        y=y0, 
        name='y actual'
    ), 
    go.Bar(
        x=[1], 
        y=[0], 
        name='y dummy', 
        hoverinfo='none', 
        showlegend=False
    ), 
    go.Bar(
        x=[1],
        y=[0],
        yaxis='y2', 
        name='y2 dummy', 
        hoverinfo='none', 
        showlegend=False
    ),
   go.Bar(
       x=[1, 2, 3, 4, 5, 6], 
       y=y1, 
       yaxis='y2', 
       name='y2 actual'
   )
]

# layout
layout = go.Layout(
    barmode='group',
    yaxis=dict(
        title='y actual', 
        rangemode="tozero", 
        #anchor='x', 
        overlaying='y2',
        side="left",
        range = range0
    ),
    yaxis2=dict(
        title='y2 actual', 
        side='right', 
        rangemode = "tozero",
        #anchor='x',
        range = range1
    )
)

fig = go.Figure(data=traces, layout=layout)
iplot(fig)

同样，这只是一个解决方法，因为您有负数并且不能使用rangemode = "tozero" 作为场景here。也许开发人员将来会在rangemode 中添加一些内容来纠正这个问题。

【讨论】：

你是对的。这有点烦人，但它有效。谢谢

如果您提前大致了解数据的结构，您可以编写一个自动计算范围的函数。但是，如果您不知道数据的外观，该函数可能会变得复杂，绘制一次然后手动调整范围可能会更容易。

是的，但我正在为数百个这样的地块自动化这个过程，它们都在不同的范围内，因此在我的情况下手动调整不是一个可行的解决方案

@ThReSholD 查看更新以尝试解决自动化问题

感谢这个功能，正是我所需要的。