plt.subplots(sharey=True)
时间: 2023-07-23 14:42:36 浏览: 38
`plt.subplots`方法是用来创建多个子图的常用方法。其中,参数`sharey`用来控制所有子图是否共用y轴刻度。当`sharey=True`时,所有子图将共享y轴刻度,也就是说它们的y轴刻度范围和刻度位置将完全相同。这种方式可以方便地比较多个子图之间的数据差异和趋势。
例如,以下代码将创建两个子图,它们共用y轴刻度:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig, axs = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
axs[0].plot(x, y1)
axs[1].plot(x, y2)
plt.show()
```
运行代码后,你会看到两个子图共用y轴刻度,它们的y轴刻度范围和刻度位置完全相同。这样可以方便地比较两个函数的波形和幅度大小。
相关问题
plt.subplots
`plt.subplots()` 是 Matplotlib 中用于创建子图的函数,它返回一个包含所有子图对象的元组。子图可以是单独的轴(Axes),也可以是包含多个轴的网格(GridSpec)。
`plt.subplots()` 的基本用法是指定子图的行数和列数。例如,以下代码创建一个包含 2 行 3 列的子图网格:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
```
这里 `fig` 是整个图形对象,`axes` 是一个包含所有子图对象的二维数组。可以使用 `axes[i, j]` 访问第 i 行第 j 列的子图对象。
`plt.subplots()` 还可以指定一些可选参数,如图形大小、子图间距、轴标签等。例如,以下代码创建一个包含 2 行 2 列的子图网格,并设置子图间的水平和垂直距离为 0.5:
```
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(6, 6),
sharex=True, sharey=True,
gridspec_kw={'hspace': 0.5, 'wspace': 0.5})
# 设置轴标签
axes[0, 0].set_xlabel('X label')
axes[0, 0].set_ylabel('Y label')
```
这里 `figsize` 指定了图形的大小为 6x6 英寸,`sharex` 和 `sharey` 表示子图共享 X 轴和 Y 轴。`gridspec_kw` 是一个字典,包含了网格参数,如子图之间的水平和垂直距离。
`plt.subplots()` 还支持更高级的用法,如创建不规则子图网格、添加共享轴等。详细的用法可以参考 Matplotlib 官方文档。
fig, ax =plt.subplots(ncols=4, sharey=True, figsize=(20, 6))
这是一段使用matplotlib库绘制图表的代码,其中创建了一个包含4个子图的画布对象(fig),每个子图都共享y轴刻度值(sharey=True),并设置了画布的大小为20英寸宽,6英寸高(figsize=(20, 6))。每个子图的对象都被赋值给一个名为ax的数组,可以通过索引来访问每个子图对象,进而对其进行进一步的绘制和修改。