利用mpl_toolkits.axes_grid1库中的host_subplot()函数绘制双y轴垂直条形图

mpl_toolkits.axes_grid1是Matplotlib的一个扩展库，它提供了一些额外的功能，其中包括对子图的更高级的控制。其中的host_subplot()函数可以帮助我们绘制双y轴垂直条形图。

下面是一个使用示例，展示如何使用host_subplot()函数来绘制双y轴垂直条形图。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot

然后，我们可以定义一些随机生成的数据：

np.random.seed(0)
x = np.arange(10)
y1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=10)
y2 = np.random.randint(low=0, high=10, size=10)

接下来，我们可以使用host_subplot()函数创建一个包含两个y轴的图像，并设置图像的大小和布局：

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax1 = host_subplot(111, axes_class=plt.Axes)

然后，我们可以使用bar()函数来绘制条形图，并指定两个y轴分别对应的数据：

ax1.bar(x, y1, align='center', alpha=0.5)

接下来，我们可以为 个y轴设置一些属性，例如标签、颜色和线宽：

ax1.set_ylabel('y1')
ax1.set_ylim(0, 10)
ax1.tick_params(axis='y', colors='blue')
ax1.spines['left'].set_color('blue')
ax1.spines['left'].set_linewidth(2)

我们也可以创建第二个y轴，并绘制相关的数据：

ax2 = ax1.twinx()
ax2.bar(x, y2, align='edge', alpha=0.5)

接下来，我们可以为第二个y轴设置一些属性，例如标签、颜色和线宽：

ax2.set_ylabel('y2')
ax2.set_ylim(0, 10)
ax2.tick_params(axis='y', colors='red')
ax2.spines['right'].set_color('red')
ax2.spines['right'].set_linewidth(2)

最后，我们可以为图像添加标题和横坐标标签，并显示图像：

plt.title('Double Y-axis Bar Chart')
plt.xlabel('x')
plt.show()

通过运行上面的代码，我们可以得到如下双y轴垂直条形图：


这个图像展示了两个y轴上的数据，其中一个对应的是蓝色的条形，另一个对应的是红色的条形。每个条形都对应于x轴上的一个数据点。

通过使用host_subplot()函数，我们可以轻松地绘制双y轴垂直条形图，并且可以对每个y轴进行个性化设置，例如标签、颜色和线宽等。这对于展示具有不同单位或不同量级的数据非常有用。