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

Matplotlib设置子图的纵坐标不共享

在Matplotlib中，可以通过设置`sharey`参数来控制子图的纵坐标是否共享。当`sharey`参数为`True`时，多个子图共享相同的纵坐标轴，当`sharey`参数为`False`时，每个子图都有自己独立的纵坐标轴。

以下是一个简单的使用Matplotlib绘制多个子图，并设置子图纵坐标不共享的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建两个子图，纵坐标不共享
fig, axs = plt.subplots(1, 2, sharey=False)

# 在第一个子图中绘制sin(x)的图像
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('sin(x)')
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')

# 在第二个子图中绘制cos(x)的图像
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('cos(x)')
axs[1].set_xlabel('x')
axs[1].set_ylabel('y')

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，使用`subplots()`函数创建了两个子图，并将`sharey`参数设置为`False`，表示不共享纵坐标。然后在第一个子图中绘制了`sin(x)`的图像，设置了标题、横轴标签和纵轴标签；在第二个子图中绘制了`cos(x)`的图像，同样设置了标题、横轴标签和纵轴标签。最后使用`show()`函数显示图像。

需要注意的是，如果使用`subplot()`函数创建多个子图时，需要分别对每个子图设置不共享纵坐标。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建两个子图，纵坐标不共享
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('cos(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图像
plt.show()

在使用`subplot()`函数创建多个子图时，需要在调用`subplot()`函数之前设置`sharey`参数。

matplotlib如何紧凑子图

要在matplotlib中创建紧凑的子图，可以使用plt.subplots函数来创建一个包含多个子图的图形对象。该函数的参数可以指定子图的行数、列数和位置。首先，使用plt.subplots函数创建一个包含多个子图的图形对象。例如，使用plt.subplots(2, 3)可以创建一个包含2行3列的子图。接下来，使用索引来选择特定位置的子图，并对每个子图进行绘制。最后，使用plt.tight_layout()函数来调整子图的布局，使它们更紧凑。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 3)
axs[0, 0].plot(x, np.sin(x))
axs[0, 1].plot(x, np.sin(x))
axs[0, 2].plot(x, np.cos(x))
axs[1, 2].plot(x, np.cos(x))

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个2行3列的子图，然后在每个子图中绘制了不同的函数。最后，使用plt.tight_layout()函数来调整子图的布局，使它们更紧凑。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matplotlib - 创建子图](https://blog.csdn.net/qq_43212169/article/details/102677676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matplotlib画子图2](https://blog.csdn.net/m0_51669980/article/details/130323737)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]