在 Plotly 中将多个 Y 轴与一个值对齐

Question

我有以下代码（从 Plotly 页面稍作修改）

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, 60], name="yaxis data"),
    secondary_y=False,
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=[2, 3, 4], y=[80, 40, 30], 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.show()

这给出了结果

现在您会看到左侧有两个红色圆圈，右侧有一个红色圆圈。您可以看到值 50 没有与同一矩形对齐。

如何使左 Y 轴和右 Y 轴在某一特定点对齐？（大多数情况下为 0）

编辑：我想澄清一下，两个轴（左轴和右轴）的值可能有很大不同。喜欢

我只希望一个值（在本例中为 0）的对齐方式处于同一级别

Answer 1

你可以这样做：

1. 为 y 轴设置（或查找）适当的最小值和最大值，
2. fig.update_layout(yaxis=dict(range=[all_min,all_max]), yaxis2=dict(range=[all_min,all_max]))使用, 和调整 y 范围
3. scaleanchor将辅助 y 轴设置为y1如下所示：fig.update_layout(yaxis2=dict(scaleanchor = 'y1'))

阴谋：

如果图形数据的来源是 pandas 数据框，那么有更优雅的方法来查找全局最大值和最小值，而不仅仅是将它们硬编码在其中。否则，方法将是相同的。

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, 60], name="yaxis data"),
    secondary_y=False,
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=[2, 3, 4], y=[80, 40, 30], 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)

all_min = 10
all_max = 100
fig.update_layout(yaxis=dict(range=[all_min,all_max]), yaxis2=dict(range=[all_min,all_max]))
# fig.update_layout(yaxis2=dict(scaleanchor = 50))

fig.show()