如何用Matplotlib将两个推文情感分类条形图并排合并为一张图

核心是用matplotlib的子图布局功能，创建1行2列的坐标轴容器，将两个条形图分别绘制到对应的坐标轴上即可。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 请提前加载好你的df_navalny和df_putin数据集

# 创建1行2列的子图，总画布尺寸调整为12*5，匹配两个单图的尺寸总和
fig, (ax_left, ax_right) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

# 绘制左侧Navalny相关推文情感分类图
left_df = df_navalny
(left_df.sentiment.value_counts()/len(left_df)*100).plot(kind="bar", rot=0, color=['#04407F','#0656AC','#0A73E1'], ax=ax_left)
ax_left.set_title('Navalny相关推文情感分类', fontsize=15)
ax_left.set_ylabel('Percentage [%]', fontsize=18)
ax_left.set_yticks(np.arange(0, 110, 10))
ax_left.grid(color='#95a5a6', linestyle='-.', linewidth=1, axis='y', alpha=0.7)
# 左侧双Y轴（对应原始计数）
ax_left_twin = ax_left.twinx()
ax_left_twin.set_yticks(np.arange(0, 110, 10)*len(left_df)/100)
# 左侧柱子标注百分比
for p in ax_left.patches:
    ax_left.annotate('{:.2f}%'.format(p.get_height()), (p.get_x()+0.15, p.get_height()+1))

# 绘制右侧Putin相关推文情感分类图
right_df = df_putin
(right_df.sentiment.value_counts()/len(right_df)*100).plot(kind="bar", rot=0, color=['#04407F','#0656AC','#0A73E1'], ax=ax_right)
ax_right.set_title('Putin相关推文情感分类', fontsize=15)
ax_right.set_ylabel('Percentage [%]', fontsize=18)
ax_right.set_yticks(np.arange(0, 110, 10))
ax_right.grid(color='#95a5a6', linestyle='-.', linewidth=1, axis='y', alpha=0.7)
# 右侧双Y轴（对应原始计数）
ax_right_twin = ax_right.twinx()
ax_right_twin.set_yticks(np.arange(0, 110, 10)*len(right_df)/100)
# 右侧柱子标注百分比
for p in ax_right.patches:
    ax_right.annotate('{:.2f}%'.format(p.get_height()), (p.get_x()+0.15, p.get_height()+1))

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

• 如果需要调整两个图的间距，可以在plt.tight_layout()中传入w_pad参数，比如plt.tight_layout(w_pad=3)就会增加两个子图的水平间距
• 可以自行修改figsize的数值调整整体画布的宽高
• 如果需要统一两个图的Y轴范围，可添加ax_right.set_ylim(ax_left.get_ylim())保证二者刻度一致，更便于对比

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