解释dash中的layout = go.Layout( yaxis={domain: [0, 0.50]}, yaxis2={domain: [0.51

在 Dash 中，layout 是用来配置图表布局的重要对象，其中 go.Layout 是 Plotly 的布局类，用于设置图表的整体外观和属性。

您提供的代码片段是用来设置图表的 Y轴域（domain）范围 和 多Y轴布局 的。

代码解释

layout = go.Layout(
    yaxis={domain: [0, 0.50]},
    yaxis2={domain: [0.51, 1]}
)

yaxis={domain: [0, 0.50]}

• yaxis：表示图表的第一个（主）Y轴。
• domain：控制该 Y 轴占用的垂直区域（范围从 0 到 1 表示整个图的垂直空间）。
  • [0, 0.50] 表示第一个 Y 轴（主 Y 轴）占用图表从顶部算起的 0% 到 50% 的区域。

yaxis2={domain: [0.51, 1]}

• yaxis2：表示图表的第二个（附加）Y轴。
• domain：同样是设置垂直空间的范围。
  • [0.51, 1] 表示第二个 Y 轴占用图表从 51% 到 100% 的垂直空间。

图表布局效果

该代码实现了一个 上下两部分的分区布局，使得图表的主 Y 轴和附加 Y 轴各自独占一部分区域：

1. 第一个图表（主图，yaxis）占据整个图表的上半部分（从 0% 到 50%）。
2. 第二个图表（子图，yaxis2）占据整个图表的下半部分（从 51% 到 100%）。

这通常用于在一个图表中叠加多个子图，且这些子图彼此不重叠。

更完整的示例

如果我们绘制一个具体的 Dash/Plotly 图表，它可能会像这样：

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

# 添加第一个图表（主图）
fig.add_trace(go.Scatter(y=[10, 20, 30], x=[1, 2, 3], name='Y1 Data', yaxis='y'))

# 添加第二个图表（子图）
fig.add_trace(go.Scatter(y=[15, 25, 35], x=[1, 2, 3], name='Y2 Data', yaxis='y2'))

# 设置布局
fig.update_layout(
    yaxis=dict(domain=[0, 0.5], title='Y Axis 1'),  # 主Y轴
    yaxis2=dict(domain=[0.51, 1], title='Y Axis 2'),  # 子Y轴
    xaxis=dict(title='X Axis')  # 公共X轴
)

fig.show()

结果图效果

• 两个子图垂直分布：
  • 上半部分（50%空间）显示主图（yaxis）。
  • 下半部分（50%空间）显示子图（yaxis2）。
• xaxis 作为全局 X 轴贯穿两个子图。

使用场景

1. 多子图展示：
   • 当需要展示两个以上的子图时，可以通过设置多个 Y 轴的 domain 来实现不同的布局。
2. 非重叠数据对比：
   • 如果不同的子图 Y 轴数据范围差异较大，可以通过这样的布局分开展示。