Python matplotlib에서 깨진 y 축 서식 지정

matplotlib에서 작업중인 (합리적으로 복잡한) 막대 차트가 있습니다. 여기에는 x 축을 따라 각각 레이블이 지정된 여러 소스의 요약 데이터가 포함되며 y 축에는 결과 범위가 있습니다. 많은 결과가 특이 치이며, 깨진 y 축을 삽입하는 이 방법 과 그리드에 서브 플롯을 정렬 하는 이 방법 의 조합을 사용하여 전체 그래프를 왜곡하지 않고 이러한 결과를 표시하기 위해 깨진 y 축을 사용하려고했습니다. 특이 치는 특정 지점에 집중되어 있으므로 위쪽 그래프가 매우 작을 수 있습니다.

결과 그래프는 다음과 같습니다.

문제는 대각선이 y 축의 끊기 위와 아래에서 분명히 다른 각도에 있다는 것입니다. 이유를 모르겠습니다.

내가 사용하는 코드는 다음과 같습니다. 복잡성에 대해 사과드립니다.이 작업을 수행하기 위해 다른 축을 많이 수정해야했습니다 ...

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from matplotlib.gridspec import GridSpec

    data = pd.DataFrame.from_dict(
        {
            "low": {
                "Record 1": 5,
                "Record 2": 10,
                "Record 3": 15,
                "Record 4": 20,
                "Record 5": 25,
                "Record 6": 30,
                "Record 7": 35,
                "Record 8": 40,
                "Record 9": 45,
                "Record 10": 50,
            },
            "high": {
                "Record 1": 25,
                "Record 2": 100,
                "Record 3": 225,
                "Record 4": 25,
                "Record 5": 100,
                "Record 6": 10000,
                "Record 7": 25,
                "Record 8": 100,
                "Record 9": 225,
                "Record 10": 25,
            },
        }
    )

    mm = (146, 90)  # x value then y value
    inches = (mm[0] / 25.4, mm[1] / 25.4)

    fig = plt.figure(figsize=inches)
    fig.text(0.02, 0.6, r"Y axis label", va="center", rotation="vertical", fontsize=12)
    gs = GridSpec(2, 2, height_ratios=[1, 4])

    ax = fig.add_subplot(gs.new_subplotspec((0, 0), colspan=2))
    ax2 = fig.add_subplot(gs.new_subplotspec((1, 0), colspan=2))
    palette = plt.get_cmap("tab20")

    indx = np.arange(len(data.index))

    labs = data.index.tolist()
    labs.insert(0, "")

    ax.tick_params(axis="both", which="major", labelsize=10)
    ax2.tick_params(axis="both", which="major", labelsize=10)
    ax2.set_xticklabels((labs), rotation=45, fontsize=10, horizontalalignment="right")
    ax.set_xticklabels(())
    ax.set_xticks(np.arange(-1, len(data.index) + 1, 1.0))
    ax2.set_xticks(np.arange(-1, len(data.index) + 1, 1.0))

    ax.set_yticks(np.arange(0, max(data["high"]) + 10, 100))
    ax2.set_yticks(np.arange(0, max(data["high"]) + 10, 100))

    # plot the same data on both axes
    bar_lower = ax2.bar(
        x=indx,
        height=data["high"] - data["low"],
        bottom=data["low"],
        width=-0.5,
        align="center",
        color=palette(1),
        edgecolor="k",
        linewidth=0.5,
        zorder=10,
    )

    bar_upper = ax.bar(
        x=indx,
        height=data["high"] - data["low"],
        bottom=data["low"],
        width=-0.5,
        align="center",
        color=palette(1),
        edgecolor="k",
        linewidth=0.5,
        zorder=10,
    )

    # zoom-in / limit the view to different portions of the data
    ax.set_ylim(9950, 10050)  # outliers only
    ax2.set_ylim(0, 450)  # most of the data
    ax.set_xlim(-0.5, len(data.index) - 0.25)  # outliers only
    ax2.set_xlim(-0.5, len(data.index) - 0.25)  # most of the data


    ax.spines["bottom"].set_visible(False)
    ax2.spines["top"].set_visible(False)

    ax.grid(color="k", alpha=0.5, linestyle=":", zorder=1)
    ax2.grid(color="k", alpha=0.5, linestyle=":", zorder=1)

    ax.tick_params(axis="x", which="both", length=0)
    ax.tick_params(labeltop="off")
    ax2.tick_params(labeltop="off")
    ax2.xaxis.tick_bottom()

    d = 0.015  # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
    # arguments to pass to plot, just so we don't keep repeating them
    kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color="k", clip_on=False)  # linewidth=1)
    ax.plot((-d, +d), (-d, +d), **kwargs)  # top-left diagonal
    ax.plot((1 - d, 1 + d), (-d, +d), **kwargs)  # top-right diagonal

    kwargs.update(transform=ax2.transAxes)  # switch to the bottom axes
    ax2.plot((-d, +d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)  # bottom-left diagonal
    ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)  # bottom-right diagonal

    plt.subplots_adjust(
        top=0.943, bottom=0.214, left=0.103, right=0.97, hspace=0.133, wspace=0.062
    )
    plt.show()