Plotly实现叠加价值区条形图的蜡烛图子图坐标轴配置

效果不对核心是3个配置错误：

• 水平价值区域条形图和K线共用了同一个X轴，条形默认从子图左侧X=0位置向右延伸，挤占K线显示空间，和示例「条形从子图右边缘向左延伸」的逻辑完全相反
• 给col=2位置的K线额外加了yaxis="y2"参数，和shared_yaxes=True的共享Y轴逻辑冲突，会导致Y轴刻度错位
• 没有为水平条形图单独配置叠加的反向X轴，无法实现条形右对齐、不干扰K线布局的效果

按以下点调整即可匹配示例效果：

1. 删除初始化阶段错误的overlaying配置，保留共享Y轴、0水平间距的基础设置
2. 给每个子图的水平条形图单独绑定一个叠加X轴，配置为锚定对应子图Y轴、叠加在原X轴上、坐标轴反转，同时隐藏这个X轴的刻度、标签、网格线
3. 删除第二个K线trace里多余的yaxis="y2"参数
4. 给条形图X轴设置合理范围，让最长的条形不会覆盖左侧K线区域
5. 隐藏K线自带的滑动条等冗余元素

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

# 初始化1行2列子图，共享Y轴，子图间距为0
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, shared_yaxes=True, horizontal_spacing=0)

# -------------------------- 第一个子图（col=1，data_2） --------------------------
dateStr_2 = chart_data_2.index.strftime("%d-%m-%Y %H:%M:%S")
# K线图
fig.add_trace(
    go.Candlestick(
        x=dateStr_2,
        open=chart_data_2['open'],
        high=chart_data_2['high'],
        low=chart_data_2['low'],
        close=chart_data_2['close'],
        name='K线'
    ),
    row=1, col=1
)
# 价值区域水平条形图，绑定独立叠加X轴
fig.add_trace(
    go.Bar(
        x=volume_profile_2.values, 
        y=volume_profile_2.index,
        orientation='h',
        marker_color='rgba(0,0,255,0.25)',
        xaxis='x3',
        showlegend=False
    ),
    row=1, col=1
)
# 参考线
fig.add_hline(y=poc_price_2, annotation_text="POC", annotation_position="bottom right",
              line_width=1, line_color="red", row=1, col=1)
fig.add_hline(y=VAH_2+0.5, annotation_text="VAH", annotation_position="top right",
              line_width=2, line_dash="dash", line_color="goldenrod", row=1, col=1)
fig.add_hline(y=VAL_2-0.5, annotation_text="VAL", annotation_position="bottom right",
              line_width=2, line_dash="dash", line_color="goldenrod", row=1, col=1)

# -------------------------- 第二个子图（col=2，data_1） --------------------------
dateStr_1 = chart_data_1.index.strftime("%d-%m-%Y %H:%M:%S")
# K线图，删除多余的yaxis参数
fig.add_trace(
    go.Candlestick(
        x=dateStr_1,
        open=chart_data_1['open'],
        high=chart_data_1['high'],
        low=chart_data_1['low'],
        close=chart_data_1['close'],
        name='K线'
    ),
    row=1, col=2
)
# 价值区域水平条形图，绑定独立叠加X轴
fig.add_trace(
    go.Bar(
        x=volume_profile_1.values, 
        y=volume_profile_1.index,
        orientation='h',
        marker_color='rgba(0,0,255,0.25)',
        xaxis='x4',
        showlegend=False
    ),
    row=1, col=2
)
# 参考线
fig.add_hline(y=poc_price_1, annotation_text="POC", annotation_position="bottom right",
              line_width=1, line_color="red", row=1, col=2)
fig.add_hline(y=VAH_1+0.5, annotation_text="VAH", annotation_position="top right",
              line_width=2, line_dash="dash", line_color="goldenrod", row=1, col=2)
fig.add_hline(y=VAL_1-0.5, annotation_text="VAL", annotation_position="bottom right",
              line_width=2, line_dash="dash", line_color="goldenrod", row=1, col=2)

# -------------------------- 全局布局配置 --------------------------
fig.update_layout(
    height=600,
    title_text="叠加价值区域的K线对比图",
    # 第一个子图K线X轴
    xaxis=dict(
        rangeslider=dict(visible=False),
        side='bottom'
    ),
    # 第二个子图K线X轴
    xaxis2=dict(
        rangeslider=dict(visible=False),
        side='bottom'
    ),
    # 第一个子图条形图专用X轴：反转实现右对齐
    xaxis3=dict(
        anchor='y',
        overlaying='x',
        autorange='reversed',
        showgrid=False,
        zeroline=False,
        showticklabels=False,
        range=[max(volume_profile_2.values)*1.1, 0]
    ),
    # 第二个子图条形图专用X轴：反转实现右对齐
    xaxis4=dict(
        anchor='y2',
        overlaying='x2',
        autorange='reversed',
        showgrid=False,
        zeroline=False,
        showticklabels=False,
        range=[max(volume_profile_1.values)*1.1, 0]
    )
)

fig.show()

• 条形宽度：修改xaxis3/xaxis4里range的第一个系数，比如改成max(volume_profile_2.values)*1.5条形会变窄，改成*0.8条形会变长
• 条形透明度：直接修改marker_color中rgba的第四个值，范围0-1，数值越小透明度越高
• 图例显示：如果不需要图例，在update_layout里加showlegend=False即可

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