我正在考虑一个包含 3 行和 4 列的图,其中:
有 3 个因变量要绘制:Y1
、Y2
和 Y3
,与普通的X
独立变量,对于 4 个研究案例:
在这种情况下有:
1) 从 case i
到 case i+1
y
轴
2) 在 case i
x
轴
因此,原则上,人们会认为以下代码将产生所需的图(结果如上图所示):
fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
sharex=True, sharey=True,\
subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))
adjustable='box-forced'
只是为了确保子图是平方的,如 here 所解释的那样.
当我尝试为情况 1 绘制 Y1
与 X
时:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
sharex=True, sharey=True,\
subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))
pad = 5
axes[0][0].annotate('Case 1', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')
axes[0][1].annotate('Case 2', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')
axes[0][2].annotate('Case 3', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')
axes[0][3].annotate('Case 4', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')
#
axes[0][0].set_ylabel('Y1', fontsize=10)
axes[1][0].set_ylabel('Y2', fontsize=10)
axes[2][0].set_ylabel('Y3', fontsize=10)
E_C_I = np.array([-941.23658347, -941.23685494, -941.23467666])
V_C_I = np.array([ 61.66341, 62.342903, 67.9311515])
E_14 = np.array([-941.22938469, -941.23583586, -941.23605613])
V_14 = np.array([ 54.65693125, 58.47115725, 60.8626545 ])
P_C_I = np.array([ 2.20068119, 1.33328211, -4.28370285])
P_14 = np.array([ 8.16605135, 7.54737315, 0.3909309 ])
axes[0][0].scatter(V_C_I, E_C_I, marker='^', color='red', label='Calcite I')#, s=100)
axes[0][0].scatter(V_14, E_14, marker='o', color='green', label='Calcite I')#, s=100)
axes[0][0].set_ylim(bottom=-941.238, top=-941.229)
plt.tight_layout()
axes[0][0].ticklabel_format(useOffset=False)
plt.show()
sys.exit()
一切似乎都很好:
我已将绘图强制设置为 axes[0][0].set_ylim(bottom=-941.238, top=-941.229)
当我尝试为 Case 1
绘制 Y2
与 X
时,以下代码应该有效:我基本上和以前一样,但添加了 axes[1][0]
绘图指令:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
sharex=True, sharey=True,\
subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))
pad = 5
axes[0][0].annotate('Case 1', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')
axes[0][1].annotate('Case 2', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')
axes[0][2].annotate('Case 3', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')
axes[0][3].annotate('Case 4', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')
#
axes[0][0].set_ylabel('Y1', fontsize=10)
axes[1][0].set_ylabel('Y2', fontsize=10)
axes[2][0].set_ylabel('Y3', fontsize=10)
E_C_I = np.array([-941.23658347, -941.23685494, -941.23467666])
V_C_I = np.array([ 61.66341, 62.342903, 67.9311515])
E_14 = np.array([-941.22938469, -941.23583586, -941.23605613])
V_14 = np.array([ 54.65693125, 58.47115725, 60.8626545 ])
P_C_I = np.array([ 2.20068119, 1.33328211, -4.28370285])
P_14 = np.array([ 8.16605135, 7.54737315, 0.3909309 ])
axes[0][0].scatter(V_C_I, E_C_I, marker='^', color='red', label='Calcite I')#, s=100)
axes[0][0].scatter(V_14, E_14, marker='o', color='green', label='Calcite I')#, s=100)
axes[0][0].set_ylim(bottom=-941.238, top=-941.229)
axes[1][0].scatter(V_C_I, P_C_I, marker='^', color='red', label='Calcite I')#, s=100)
axes[1][0].scatter(V_14, P_14, marker='o', color='green', label='Calcite I')#, s=100)
axes[1][0].set_ylim(bottom=-4.4, top=8.4)
plt.tight_layout()
axes[0][0].ticklabel_format(useOffset=False)
plt.show()
sys.exit()
结果是 axes[0][0]
图改变了比例,因此没有显示数据:
我已经强制 axes[0][0]
和 axes[0][1]
显示确实有数据的区域:
axes[0][0].set_ylim(bottom=-941.238, top=-941.229)
axes[1][0].set_ylim(bottom=-4.4, top=8.4)
但是,axes[0][0]
图中未显示任何数据。为什么会这样?
更新:sharey='row'
和sharey=True
之间的区别已在出色的@DavidG 回答中阐明。但是,我测试了 sharex='col'
和 sharex=True
之间的区别,我注意到:
fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
sharex=True, sharey='row',\
subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))
产生以下内容:
但是,
fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
sharex='col', sharey='row',\
subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))
有点在列之间留出一些空间,并破坏了要平方的子图的 adjustable='box-forced'
声明:
我想知道为什么会这样?
最佳答案
您已使用参数 sharey=True
将共享 y 轴应用于所有 子图。
sharey='row'
有一个方便的参数,它将使每一行子图共享相同的 y 轴。因此,将图形的创建更改为:
fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
sharex=True, sharey='row',\
subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))
这将给出下图:
关于matplotlib - sharey ='row' 和 sharey ='True' 的区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50439431/