Plotly双堆叠图配置：共享X轴，线性/对数Y轴实现

你的核心问题是创建子图后又用go.Figure()覆盖了subplot对象，导致共享X轴的配置完全失效。以下是修正后的完整代码，实现线性/对数双Y轴、共享X轴且缩放同步的需求：

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

# 假设table和model_sum已提前定义
x = table["E"]
y = table["SigmaE"]
yerr = table["SD_SigmaE"]

# 1. 创建2行1列的子图，开启X轴共享
fig = make_subplots(
    rows=2, cols=1,
    shared_xaxes=True,  # 开启X轴共享，自动同步缩放
    vertical_spacing=0.08,  # 调整子图间距，避免标签重叠
    subplot_titles=("线性Y轴数据对比", "对数Y轴数据对比")  # 可选子图标题
)

# 2. 向第1行（线性Y轴）添加所有原始trace
# 实验数据点
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        name='Experimental Data',
        x=table["E"],
        y=table["SigmaE"],
        mode='markers',
        line=dict(color='rgb(31, 119, 180)'),
        marker=dict(size=2, line=dict(width=1, color='DarkSlateGrey'))
    ),
    row=1, col=1
)
# 模型拟合线
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        name='Modeled Data',
        x=table["E"],
        y=model_sum,
        mode='lines',
        line=dict(color='rgb(255, 0, 0)'),
    ),
    row=1, col=1
)
# 误差上界
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        name='Experimental Data Upper Bound (one SD)',
        x=table['E'],
        y=table["SigmaE"] + table['SD_SigmaE'],
        mode='lines',
        marker=dict(color="#444"),
        line=dict(width=0),
        showlegend=False
    ),
    row=1, col=1
)
# 误差下界（带填充）
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        name='Experimental Data Lower Bound (one SD)',
        x=table['E'],
        y=table["SigmaE"] - table['SD_SigmaE'],
        marker=dict(color="#444"),
        line=dict(width=0),
        mode='lines',
        fillcolor='rgba(68, 68, 68, 0.3)',
        fill='tonexty',
        showlegend=False
    ),
    row=1, col=1
)

# 3. 向第2行（对数Y轴）添加相近数据（示例用同样数据，可按需替换）
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        name='Experimental Data (Log)',
        x=table["E"],
        y=table["SigmaE"],
        mode='markers',
        line=dict(color='rgb(31, 119, 180)'),
        marker=dict(size=2, line=dict(width=1, color='DarkSlateGrey')),
        showlegend=False  # 避免重复图例
    ),
    row=2, col=1
)
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        name='Modeled Data (Log)',
        x=table["E"],
        y=model_sum,
        mode='lines',
        line=dict(color='rgb(255, 0, 0)'),
        showlegend=False  # 避免重复图例
    ),
    row=2, col=1
)

# 4. 配置轴属性和布局
fig.update_layout(
    title='Experimental vs Reconstructed Data',
    hovermode="x unified",  # 鼠标悬停时同步显示两个子图的X对应数据
    legend=dict(orientation="h", yanchor="bottom", y=1.02, xanchor="right", x=1)  # 图例放在顶部
)
# 设置第1行Y轴为线性（默认），添加标题
fig.update_yaxes(title_text='Σ(E) (Linear)', row=1, col=1)
# 设置第2行Y轴为对数，添加标题
fig.update_yaxes(title_text='Σ(E) (Log)', type="log", row=2, col=1)
# 设置X轴标题（只需要在底部子图设置一次）
fig.update_xaxes(title_text='E', row=2, col=1)

fig.show()

关键修改说明 #

• 保留子图对象：不再用go.Figure()覆盖make_subplots创建的fig，确保共享X轴的配置生效。
• 指定trace位置：所有add_trace都通过row和col参数指定添加到哪个子图。
• 对数轴配置：单独对第2行的Y轴设置type="log"，不影响第一行的线性轴。
• 同步缩放：shared_xaxes=True自动实现缩放/平移时两个子图的X轴同步。
• 优化交互：hovermode="x unified"让鼠标悬停时两个子图同时显示对应X值的数据，提升体验。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者twistfire