Matplotlib:具有两个不同y轴的2D子图

Question

我想把两个解决方案结合起来。

我有这样的数据:

db = np.array([('Billboard', 1, 520.0, 3),
('Billboard', 2, 520.0, 2),
('Billboard', 3, 612.0, 0),
('Billboard', 4, 410.0, 4),
('Careerbuilder', 1, 410.0, 0),
('Careerbuilder', 2, 820.0, 0),
('Careerbuilder', 3, 410.0, 1),
('Careerbuilder', 4, 820.0, 0),
('Monster.com', 1, 500.0, 3),
('Monster.com', 2, 500.0, 4),
('Monster.com', 3, 450.0, 0),
('Monster.com', 4, 450.0, 7),
('Ads', 1, 120.0, 0),
('Ads', 2, 0.0, 1),
('Ads', 3, 50.0, 1),
('Ads', 4, 100.0, 0),
], dtype=[('Source', 'U20'), ('Month', int), ('Spent', float), ('count', int)])
db = pd.DataFrame(db)

解决方案1:布局很好，但是蓝色的图无法阅读，因为数值与条形图相比太小了。

plt.figure(figsize=(10, 5))
for i, sourse in enumerate(db['Source'].unique()):
plt.subplot(2, 2, i+1)
plt.title(db['Source'].unique()[i]) 
subdf = db[db['Source'] == sourse][['Month','count', 'Spent']].set_index('Month')
plt.plot(subdf.index, subdf['count'], color='blue')  
plt.bar(subdf.index, subdf['Spent'], color='red', alpha=0.5)
plt.show()

解决方案1

解决方案2:添加了另一个y轴的蓝色图正确显示，但布局是垂直的，不是很好。

for i, sourse in enumerate(db['Source'].unique()):
fig, ax = plt.subplots()
plt.title(db['Source'].unique()[i]) 
subdf = db[db['Source'] == sourse][['Month','count', 'Spent']].set_index('Month')

ax.bar(subdf.index, subdf['Spent'], color='red', alpha=0.5)
ax.set_xlabel("Months",fontsize=14)
ax.set_ylabel("Money spent",color="red",fontsize=14)
ax.set_xticks(list(range(1,5)))
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(subdf.index, subdf['count'], color='blue')
ax2.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1.00))
ax2.set_ylabel('People hired', color='blue',fontsize=14)
plt.ylim(0)

plt.show()

解决方案2

所以我有超过20个子图，所以垂直布局不是最好的解决方案。但我想不出一种方法来同时使用这两种解决方案…我能想到的最好的是

m = 0
n = 0
fig, ax = plt.subplots(2, 2, sharex='col', sharey=False, figsize=(10, 5))
for i, sourse in enumerate(db['Source'].unique()):
plt.title(db['Source'].unique()[i]) 
subdf = db[db['Source'] == sourse][['Month','count', 'Spent']].set_index('Month')

ax[i+m,i+n].bar(subdf.index, subdf['Spent'], color='red', alpha=0.5)
ax.set_xlabel("Months",fontsize=14)
ax.set_ylabel("Money spent",color="red",fontsize=14)
ax2 = ax.twinx()
ax2[i+m,i+n].plot(subdf.index, subdf['count'], color='blue')
ax2.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1.00))
ax2.set_ylabel('People hired', color='blue',fontsize=14)
plt.xticks(list(range(1, 13)))
plt.ylim(0)

n += 1
if n == 2:
m += 1
n == 0

plt.show()

但是显示了一个错误

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-142-aa24c581b7bf> in <module>
8 
9     ax[i+m,i+n].bar(subdf.index, subdf['Spent'], color='red', alpha=0.5)
---> 10     ax.set_xlabel("Months",fontsize=14)
11     ax.set_ylabel("Money spent",color="red",fontsize=14)
12 
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'set_xlabel'

我找到了这个答案AttributeError: 'numpy. 'narray ' object没有属性'plot'，但不知道如何在这里应用它!

Answer 1

我稍微修改了你的解决方案#1，并应用了双y轴图。

plt.figure(figsize=(10, 5))
for i, sourse in enumerate(db['Source'].unique()):
plt.subplot(2, 2, i+1)
plt.title(db['Source'].unique()[i]) 
subdf = db[db['Source'] == sourse][['Month','count', 'Spent']].set_index('Month')
plt.bar(subdf.index, subdf['Spent'], color='red', alpha=0.5)
ax = plt.gca()  # get current axis
twin_ax = ax.twinx()
twin_ax.plot(subdf.index, subdf['count'], color='blue')  
plt.tight_layout()
plt.show()

我也可以解释你上一个解决方案中的错误。在下一行

fig, ax = plt.subplots(2, 2, sharex='col', sharey=False, figsize=(10, 5))

表示ax为numpy数组。它的形状是(2, 2)，它类似于

ax = np.array([
[ax_row_0_col_0, ax_row_0_col1],
[ax_row_1_col_0, ax_row_1_col1],
])

在这种情况下，我们不能做

ax.set_xlabel("Months",fontsize=14)

但是我们必须做一些像

row, col = 0, 0
ax[row, col].set_xlabel("Months",fontsize=14)