matplotlib 左右图子图纵坐标怎么对其

在Matplotlib中，当你创建多个子图并希望它们的纵坐标对齐时，你可以使用`subplots_adjust`函数调整子图之间的间距。这个函数允许你指定每个轴的方向、左右边距、顶部边距、底部边距以及wspace（水平间隙）和hspace（垂直间隙）。以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 8))  # 创建一个2行1列的子图

# 对每个子图绘制一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
axs[0].plot(x, y1, label='Subplot 1')
axs[1].plot(x, y1 + 2, label='Subplot 2')

# 调整子图之间的垂直对齐
plt.subplots_adjust(hspace=0.0)  # 设定子图间的垂直间隔为0，让它们顶部对齐

# 添加图例到第一个子图
axs[0].legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`hspace=0.0`会使第二个子图的底部紧贴着第一个子图的顶部，实现了纵坐标的对齐。

相关问题

python子图中如何在每个子图的横坐标下面加入一段文字在每个子图的横坐标下面加入一段文字

在Python的matplotlib库中创建子图并添加注释时，你可以使用`annotate`函数来在每个子图的横坐标下方添加文本。假设你有一个包含多个子图的`Figure`对象，例如通过`subplots`生成的，你可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了一个由两行三列组成的子图网格
fig, axs = plt.subplots(2, 3)

for ax in axs.flat:  # 遍历所有子图
    x_data = [1, 2, 3]  # 横坐标的示例数据
    y_data = [4, 5, 6]  # 纵坐标的示例数据
    ax.plot(x_data, y_data)  # 绘制子图

    # 添加注释
    text = "这是子图{}的说明".format(ax.get_subplotspec().rowspan.start + 1)
    ax.annotate(text, xy=(0.05, 0.95),  # (x, y)的位置，通常设置在左上角
                xytext=(0, -20),      # 文本位置，向下偏移一些距离
                textcoords='offset points',
                ha='left', va='top')   # 对齐方式

plt.show()

在这个例子中，`get_subplotspec().rowspan.start + 1`用于获取子图所在的行数，作为注释中的文字内容。`xytext`参数用于指定注释文本的位置相对于`(x, y)`点的距离。

python共用一个纵坐标绘一张图

在Python中，如果你想要在同一张图上共享一个横坐标轴（X轴），通常可以使用matplotlib库中的`subplots`功能，结合`sharex`参数。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含两个子图的网格布局
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True)

# 绘制第一条线
t = [0, 1, 2, 3]
s1 = t ** 2
ax1.plot(t, s1, label='平方')

# 绘制第二条线，它们共享相同的X轴
s2 = t ** 3
ax2.plot(t, s2, label='立方')

# 设置共享X轴的标题和标签
ax1.set_title('每个子图有独立Y轴')
ax1.legend()

# 如果需要，可以分别调整子图的Y轴范围
ax1.set_ylim(0, 8)
ax2.set_ylim(0, 64)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`sharex=True`使得两条曲线的X轴范围和刻度线是对齐的。你可以根据实际需求修改数据、标签等。