如何为Matplotlib的2×2子图添加双Y轴

要给每个子图添加双Y轴，核心是用ax.twinx()创建次坐标轴，分别对应百分比（左Y轴）和完整数值（右Y轴），同时用柱状图展示数值型数据、折线图展示百分比数据，实现清晰对比。以下是修改后的完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设x为时间/分类变量（比如数据索引，可根据实际情况调整）
x = sales_dashboard_monthly_salesperson.index

# 提取所需数据
x1 = sales_dashboard_monthly_salesperson['leads_per_rep']
x2 = sales_dashboard_monthly_salesperson['close_per_rep']
x3 = sales_dashboard_monthly_salesperson['num_deals_start']
x4 = sales_dashboard_monthly_salesperson['marked_won']
y1 = sales_dashboard_monthly_salesperson['close%']

# 创建2x2子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))

# ---------------------- 子图[0,0]：人均线索量 vs 成单率 ----------------------
ax = axs[0, 0]
# 左Y轴：柱状图展示人均线索量
bar = ax.bar(x, x1, color='#1f77b4', alpha=0.6)
ax.set_title('人均线索量 vs 成单率')
ax.set_xlabel('时间/分类')
ax.set_ylabel('人均线索量', color='#1f77b4')
ax.tick_params(axis='y', labelcolor='#1f77b4')

# 右Y轴：折线图展示成单率
ax_twin = ax.twinx()
line = ax_twin.plot(x, y1, color='#ff7f0e', marker='o')
ax_twin.set_ylabel('成单率(%)', color='#ff7f0e')
ax_twin.tick_params(axis='y', labelcolor='#ff7f0e')

# ---------------------- 子图[0,1]：人均成单量 vs 成单率 ----------------------
ax = axs[0, 1]
# 左Y轴：柱状图展示人均成单量
bar = ax.bar(x, x2, color='#2ca02c', alpha=0.6)
ax.set_title('人均成单量 vs 成单率')
ax.set_xlabel('时间/分类')
ax.set_ylabel('人均成单量', color='#2ca02c')
ax.tick_params(axis='y', labelcolor='#2ca02c')

# 右Y轴：折线图展示成单率
ax_twin = ax.twinx()
line = ax_twin.plot(x, y1, color='#d62728', marker='s')
ax_twin.set_ylabel('成单率(%)', color='#d62728')
ax_twin.tick_params(axis='y', labelcolor='#d62728')

# ---------------------- 子图[1,0]：启动交易数 vs 成单率 ----------------------
ax = axs[1, 0]
# 左Y轴：柱状图展示启动交易数
bar = ax.bar(x, x3, color='#9467bd', alpha=0.6)
ax.set_title('启动交易数 vs 成单率')
ax.set_xlabel('时间/分类')
ax.set_ylabel('启动交易数', color='#9467bd')
ax.tick_params(axis='y', labelcolor='#9467bd')

# 右Y轴：折线图展示成单率
ax_twin = ax.twinx()
line = ax_twin.plot(x, y1, color='#8c564b', marker='^')
ax_twin.set_ylabel('成单率(%)', color='#8c564b')
ax_twin.tick_params(axis='y', labelcolor='#8c564b')

# ---------------------- 子图[1,1]：已赢单量 vs 成单率 ----------------------
ax = axs[1, 1]
# 左Y轴：柱状图展示已赢单量
bar = ax.bar(x, x4, color='#e377c2', alpha=0.6)
ax.set_title('已赢单量 vs 成单率')
ax.set_xlabel('时间/分类')
ax.set_ylabel('已赢单量', color='#e377c2')
ax.tick_params(axis='y', labelcolor='#e377c2')

# 右Y轴：折线图展示成单率
ax_twin = ax.twinx()
line = ax_twin.plot(x, y1, color='#7f7f7f', marker='*')
ax_twin.set_ylabel('成单率(%)', color='#7f7f7f')
ax_twin.tick_params(axis='y', labelcolor='#7f7f7f')

# 自动调整子图间距，避免标签重叠
fig.tight_layout()
plt.show()

关键修改说明 #

• 每个子图通过ax.twinx()创建独立次Y轴，解决百分比与数值数据刻度范围不匹配的问题
• 统一用柱状图展示完整数值、折线图展示百分比，视觉区分清晰
• 给每个轴设置对应颜色的标签和刻度，提升可读性
• 替换默认标题与轴标签为业务相关文本，增强图表实用性
• 添加fig.tight_layout()自动优化子图布局，避免元素重叠

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