第七章：共享绘图区域的坐标轴
1、共享单一绘图区域的坐标轴
1 import matplotlib 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import numpy as np 4 5 # 显示中文标识 6 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] 7 matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 8 9 # 返回一个画布对象fig和一个坐标轴实例ax。 10 fig,ax1 = plt.subplots() 11 12 # 自变量参数 13 t = np.arange(0.05,10.0,0.01) 14 15 s1 = np.exp(t) # 指数函数 16 ax1.plot(t,s1,c="b",ls="-") # 在ax1当中绘制指数函数，颜色为蓝色 17 ax1.set_xlabel("X坐标轴") # 设置X轴标签 18 ax1.set_ylabel("以e为底的指数函数",color="b") # 设置Y轴标签 19 ax1.tick_params(axis="y",color="b") # 设置Y坐标轴的刻度为蓝色 20 21 # 创建一个与ax1共享X轴的坐标轴实例ax2，但是Y轴不共享 22 ax2 = ax1.twinx() 23 24 s2 = np.cos(t**2) # 余弦函数 25 ax2.plot(t,s2,c="r",ls=":") # 在ax2当中绘制指数函数，颜色为红色 26 ax2.set_ylabel("余弦函数",color="r") # 设置Y轴标签，因为X轴已经共享了 27 ax2.tick_params(axis="y",color="r") # 设置Y坐标轴的刻度为红色 28 29 plt.show()
2、共享不同子区绘图区域的坐标轴
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x1 = np.linspace(0,2*np.pi,400) 5 y1 = np.cos(x1**2) 6 7 x2 = np.linspace(0.01,10,100) 8 y2 = np.sin(x2) 9 10 x3 = np.random.rand(100) 11 y3 = np.linspace(0,3,100) 12 13 x4 = np.arange(0,6,0.5) 14 y4 = np.power(x4,3) 15 16 fig,ax = plt.subplots(2,2) 17 18 ax1 = ax[0,0] 19 ax1.plot(x1,y1) 20 21 ax2 = ax[0,1] 22 ax2.plot(x2,y2) 23 24 ax3 = ax[1,0] 25 ax3.scatter(x3,y3) 26 27 ax4 = ax[1,1] 28 ax4.scatter(x4,y4) 29 30 plt.show()
（1） 当fig,ax = plt.subplots(2,2,sharex="all")时。
若sharex="all"，4幅图的横坐标都采用了同一个坐标范围；若sharey="all"，4幅图的纵坐标都采用了同一个坐标范围
（2） 当fig,ax = plt.subplots(2,2,sharex="none")时等价于fig,ax = plt.subplots(2,2)本身，不共享任何坐标。
（3） 当fig,ax = plt.subplots(2,2,sharex="row")时，每一行的子分区共享横坐标。
（4） 当fig,ax = plt.subplots(2,2,sharex="col")时，每一列的子分区共享横坐标。
3、将共享坐标轴的子区之间的空隙去掉
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(0.0,10.0,200) 5 y1 = np.cos(x)*np.sin(x) 6 y2 = np.exp(-x)*np.sin(x) 7 y3 = 3*np.sin(x) 8 y4 = np.power(x,0.5) 9 10 # 通过sharex="all"实现X轴坐标共享 11 fig,(ax1,ax2,ax3,ax4) = plt.subplots(4,1,sharex="all") 12 13 # 将4幅图水平区域的空隙去掉 14 fig.subplots_adjust(hspace=0) 15 16 ax1.plot(x,y1,ls="-",lw=2,c="b") 17 ax1.set_yticks(np.arange(-0.6,0.7,0.2)) 18 ax1.set_ylim(-0.7,0.7) 19 20 ax2.plot(x,y2,ls="-",lw=2,c="r") 21 ax2.set_yticks(np.arange(-0.05,0.36,0.1)) 22 ax2.set_ylim(-0.1,0.4) 23 24 ax3.plot(x,y3,ls="-",lw=2,c="g") 25 ax3.set_yticks(np.arange(-3,4,1)) 26 ax3.set_ylim(-3.5,3.5) 27 28 ax4.plot(x,y4,ls="-",lw=2,c="c") 29 ax4.set_yticks(np.arange(0.0,3.6,0.5)) 30 ax4.set_ylim(0.0,4.0) 31 32 plt.show()
4、共享个别子区绘图区域的坐标轴
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.linspace(0,2*np.pi,400) y1 = np.cos(x1**2) x2 = np.linspace(0.01,10,100) y2 = np.sin(x2) x3 = np.random.rand(100) y3 = np.linspace(0,3,100) x4 = np.arange(0,6,0.5) y4 = np.power(x4,3) fig,ax = plt.subplots(2,2) ax1 = plt.subplot(221) ax1.plot(x1,y1) ax2 = plt.subplot(222) ax1.plot(x2,y2) ax3 = plt.subplot(223) ax3.scatter(x3,y3) ax4 = plt.subplot(224,sharex=ax1) # 与第一个子区的横坐标共享 ax4.scatter(x4,y4) plt.show()
