matplotlib 合并具有共享x轴的子图

y3bcpkx1 于 2023-11-22 发布在其他

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我有两个图，都有相同的x轴，但有不同的y轴比例。
具有规则轴的图是具有描绘衰减的趋势线的数据，而y半对数标度描绘拟合的准确度。

fig1 = plt.figure(figsize=(15,6))
ax1 = fig1.add_subplot(111)

# Plot of the decay model 
ax1.plot(FreqTime1,DecayCount1, '.', color='mediumaquamarine')

# Plot of the optimized fit
ax1.plot(x1, y1M, '-k', label='Fitting Function: $f(t) = %.3f e^{%.3f\t} \
         %+.3f$' % (aR1,kR1,bR1))

ax1.set_xlabel('Time (sec)')
ax1.set_ylabel('Count')
ax1.set_title('Run 1 of Cesium-137 Decay')

# Allows me to change scales
# ax1.set_yscale('log')
ax1.legend(bbox_to_anchor=(1.0, 1.0), prop={'size':15}, fancybox=True, shadow=True)

字符串
100d1x

的字符串
现在，我正试图弄清楚如何实现这两个紧密结合在一起，就像这个链接http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html提供的例子一样。
尤其是这一个

的
当查看示例的代码时，我对如何植入3件事有点困惑：
1)以不同方式缩放轴
2)保持指数衰减图的图形大小相同，但具有较小的y大小和相同的x大小的线图。
举例来说：

的
3)保持函数的标签只出现在衰减图中。
任何帮助将不胜感激。

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/37737538/merge-subplots-with-shared-x-axis

3条答案

按热度按时间

9w11ddsr1#

看看代码和注解：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import gridspec

# Simple data to display in various forms
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)

fig = plt.figure()
# set height ratios for subplots
gs = gridspec.GridSpec(2, 1, height_ratios=[2, 1]) 

# the first subplot
ax0 = plt.subplot(gs[0])
# log scale for axis Y of the first subplot
ax0.set_yscale("log")
line0, = ax0.plot(x, y, color='r')

# the second subplot
# shared axis X
ax1 = plt.subplot(gs[1], sharex = ax0)
line1, = ax1.plot(x, y, color='b', linestyle='--')
plt.setp(ax0.get_xticklabels(), visible=False)
# remove last tick label for the second subplot
yticks = ax1.yaxis.get_major_ticks()
yticks[-1].label1.set_visible(False)

# put legend on first subplot
ax0.legend((line0, line1), ('red line', 'blue line'), loc='lower left')

# remove vertical gap between subplots
plt.subplots_adjust(hspace=.0)
plt.show()

字符串

的数据

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qnzebej02#

以下是我的解决方案：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)

fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True, subplot_kw=dict(frameon=False)) # frameon=False removes frames

plt.subplots_adjust(hspace=.0)
ax1.grid()
ax2.grid()

ax1.plot(x, y, color='r')
ax2.plot(x, y, color='b', linestyle='--')

字符串

的数据
另一个选项是seaborn.FacetGrid，但这需要Seaborn和Pandas库。

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vx6bjr1n3#

下面是一些调整，以显示代码如何在绘制pandas框架时添加组合图例。ax=ax0可用于在给定的ax上绘制，ax0.get_legend_handles_labels()获取图例的信息。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20210101', periods=100, freq='D')
df0 = pd.DataFrame({'x': np.random.normal(0.1, 1, 100).cumsum(),
                    'y': np.random.normal(0.3, 1, 100).cumsum()}, index=dates)
df1 = pd.DataFrame({'z': np.random.normal(0.2, 1, 100).cumsum()}, index=dates)

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True, gridspec_kw={'height_ratios': [2, 1], 'hspace': 0})

df0.plot(ax=ax0, color=['dodgerblue', 'crimson'], legend=False)
df1.plot(ax=ax1, color='limegreen', legend=False)

# put legend on first subplot
handles0, labels0 = ax0.get_legend_handles_labels()
handles1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
ax0.legend(handles=handles0 + handles1, labels=labels0 + labels1)

# remove last tick label for the second subplot
yticks = ax1.get_yticklabels()
yticks[-1].set_visible(False)

plt.tight_layout()
plt.show()

字符串

的数据

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