Python 在matplotlib中将x轴分为两组

• 刻度对齐:在bar中设置align='edge'.
• 标签对齐方法:使用annotate为x和y位置放置具有不同坐标系的标签.在这里，我使用数字分数表示y值，以使其与您从plt.figtext获得的值一致，但使用数据坐标表示x值.
• 垂直线:使用ax.vline.

请注意，在bar中设置了align='edge'之后，蓝色条的左边缘的值为index.因此，行和"方法"批注比x方向少0.15.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n_groups = 4
means_type1 = (10,20,10,15)
means_type2 = (20,30,15,10)

# create plot
fig, ax = plt.subplots()
plt.grid(which='major', color='#EEEEEE', linewidth=0.5,zorder=0)
index = np.arange(n_groups)
bar_width = 0.35
opacity = 0.8

rects1 = plt.bar(index, means_type1, bar_width,
alpha=1,
color='blue',
label='Type 1',zorder=3, align='edge')

rects2 = plt.bar(index + bar_width, means_type2, bar_width,
alpha=1,
color='green',
label='Type 2',zorder=3, align='edge')

ax.axvline(index[2] - 0.15, color='gray', linestyle='dashed')

plt.ylabel('Metric')
plt.xticks(index + bar_width, ('Dataset 1', 'Dataset 2', 'Dataset 1', 'Dataset 2'))
plt.legend()
ax.annotate("Method 1", (index[1] - 0.15, 0.01), xycoords=('data', 'figure fraction'), ha="center", va="center",fontsize=7)
ax.annotate("Method 2", (index[3] - 0.15, 0.01), xycoords=('data', 'figure fraction'), ha="center", va="center",fontsize=7)

plt.tight_layout()
plt.show()