Matplotlib多组数据刻度不一致问题：第二组图表被第一组挤压变形

你的问题核心是两组数据量级差距过大（CA组数值达百万/千万级，ME组仅百/千级），导致小数值的柱子被压缩得几乎无法辨认。下面提供几个实用的解决办法：

方案1：使用双Y轴 #

给不同量级的数据分配左右两个Y轴，分别适配各自的数值范围，既能保留整体对比，又能清晰展示小数值柱子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['CA',  'ME']
Admitted = [500000, 100]
Applied = [10000000, 1000]

x = np.arange(len(labels))  
width = 0.35  

fig, ax1 = plt.subplots()

# 左Y轴适配大数值（CA组）
rects1 = ax1.bar(x - width/2, Admitted, width, label='Admitted', color='tab:blue')
rects2 = ax1.bar(x + width/2, Applied, width, label='Applied', color='tab:orange')
ax1.set_xticks(x, labels)
ax1.set_ylabel('大数值范围')
ax1.legend(loc='upper left')

# 右Y轴适配小数值（ME组）
ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylim(0, max(Admitted[1], Applied[1]) * 1.2)
ax2.set_ylabel('小数值范围')

# 给所有柱子添加数值标签
ax1.bar_label(rects1, padding=3)
ax1.bar_label(rects2, padding=3)

fig.tight_layout()
plt.show()

方案2：使用对数坐标轴 #

将Y轴改为对数刻度，让不同量级的数据在同一轴上均衡展示，避免小数值被压缩：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['CA',  'ME']
Admitted = [500000, 100]
Applied = [10000000, 1000]

x = np.arange(len(labels))  
width = 0.35  

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, Admitted, width, label='Admitted')
rects2 = ax.bar(x + width/2, Applied, width, label='Applied')

ax.set_xticks(x, labels)
ax.legend()

ax.bar_label(rects1, padding=3)
ax.bar_label(rects2, padding=3)

# 设置对数刻度，手动指定刻度点让显示更清晰
ax.set_yscale('log')
ax.set_yticks([100, 1000, 10000, 100000, 1000000, 10000000])
ax.get_yaxis().set_major_formatter(plt.ScalarFormatter())

fig.tight_layout()
plt.show()

方案3：拆分成分组子图 #

将CA和ME的数据拆分为两个独立子图，各自适配自身的数值范围，完全避免挤压问题：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['Admitted', 'Applied']
ca_data = [500000, 10000000]
me_data = [100, 1000]

x = np.arange(len(labels))  
width = 0.35  

# 创建1行2列的子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# 绘制CA组数据
rects_ca = ax1.bar(x, ca_data, width, label='CA')
ax1.set_xticks(x, labels)
ax1.set_title('CA 申请/录取数据')
ax1.bar_label(rects_ca, padding=3)

# 绘制ME组数据
rects_me = ax2.bar(x, me_data, width, label='ME', color='tab:orange')
ax2.set_xticks(x, labels)
ax2.set_title('ME 申请/录取数据')
ax2.bar_label(rects_me, padding=3)

fig.tight_layout()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A.E