标题：Python双y轴刻度对齐
1. 引言
在数据可视化中，双y轴图表可以同时展示两个不同的指标，帮助我们发现数据之间的关系和趋势。然而，当两个指标的数值范围相差较大时，常常会出现y轴刻度不对齐的问题，导致图表的比例失衡。本文将介绍如何使用Python来解决双y轴刻度对齐的问题，并给出相应的代码示例。
2. 问题描述
在数据分析和可视化过程中，我们通常需要同时展示两个指标的趋势，并观察它们之间的关系。例如，我们可能需要将某公司的销售额和利润同时展示在一个图表中，以便分析销售额和利润之间的关系。然而，由于销售额和利润的数值范围通常不同，常常会导致双y轴图表的比例失衡，使得其中一个指标的变化趋势无法清晰地观察到。
3. 解决方法
为了解决双y轴刻度对齐的问题，我们可以通过对数据进行归一化处理，将两个指标的数值范围映射到相同的区间内。具体步骤如下：
3.1 数据归一化
首先，我们需要对两个指标的数据进行归一化处理。归一化可以将数据的取值范围映射到[0, 1]区间内，使得不同指标的数值范围相同。常见的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score归一化。在本文中，我们以最小-最大归一化为例。
最小-最大归一化的公式如下：
X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)
其中，X'是归一化后的数据，X是原始数据，Xmin和Xmax分别是原始数据的最小值和最大值。
3.2 刻度对齐
在对数据进行归一化处理后，我们可以使用Matplotlib库来创建双y轴图表，并将两个指标的数据分别绘制在不同的y轴上。为了保持刻度的对齐，我们需要通过设置两个y轴的刻度定位器来实现。
具体步骤如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建示例数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.exp(x)
# 数据归一化
y1_normalized = (y1 - np.min(y1)) / (np.max(y1) - np.min(y1))
y2_normalized = (y2 - np.min(y2)) / (np.max(y2) - np.min(y2))
# 创建图表
fig, ax1 = plt.subplots()
# 绘制第一个指标的曲线
ax1.plot(x, y1_normalized, 'b-', label='y1')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')
# 创建第二个y轴
ax2 = ax1.twinx()
# 绘制第二个指标的曲线
ax2.plot(x, y2_normalized, 'r-', label='y2')
ax2.set_ylabel('y2', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')
# 添加图例
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc='upper right')
plt.title('双y轴刻度对齐示例')
plt.show()
运行以上代码，我们可以得到一个带有双y轴的图表，其中y1指标用蓝色曲线表示，y2指标用红色曲线表示。通过归一化处理，我们确保了两个指标的刻度对齐，使
