Matplotlib帕累托图左侧Y轴设置指数缩放并显示常规数字

要实现左侧Y轴的对数刻度（指数增长）且显示常规数字标签，你需要对ax1的Y轴做以下调整：

1. 将Y轴设置为对数刻度
2. 自定义刻度位置与显示标签
3. 调整Y轴范围（对数轴不能包含0，所以从1开始）

修改后的完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 保留你的绘图逻辑，仅修改左侧Y轴设置
fig, axes = plt.subplots()
ax1 = df1.plot(use_index=False, x='index_column', y='total_dollars_spent', kind='bar', ax=axes)
ax2 = df1.plot(use_index=True, y='percent', marker='D', color="C1", kind='line', ax=axes, secondary_y=True)

# 切换左侧Y轴为对数刻度
ax1.set_yscale('log')
# 自定义对数刻度的位置（匹配10的整数次幂）
custom_ticks = [1, 10, 100, 1000, 10000]
ax1.set_yticks(custom_ticks)
# 设置刻度显示为常规数字，替代默认的10^x格式
ax1.set_yticklabels([str(tick) for tick in custom_ticks])
# 调整Y轴范围，对数轴不能包含0，设为1到15000
ax1.set_ylim([1, 15000])

# 右侧百分比轴保持原有设置
ax2.set_ylim([0, 110])

plt.show()

关键修改说明： #

• ax1.set_yscale('log')：把线性Y轴切换为对数刻度，实现指数增长的刻度间隔
• set_yticks()：手动指定你需要的刻度节点，比如1、10、100这类10的整数次幂值
• set_yticklabels()：将刻度标签转为常规数字字符串，替换默认的科学计数法或10^x格式
• 对数轴无法包含0，因此把ylim下限从0改为1；如果你的数据有接近0的值，可以根据实际情况调整下限（比如0.1）

如果你的total_dollars_spent数据存在0值，对数轴会报错，此时可以给数据加微小偏移（比如df1['total_dollars_spent'] += 1），或者把Y轴下限设为大于0的最小值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jadenohiokan