plot子图设置y坐标相互独立实例

好的，为了设置Matplotlib中`plot`子图中的y坐标轴相互独立，你可以使用`subplot()`方法创建每个子图，并在每个子图中使用`set_ylim()`方法设置y坐标轴的范围。以下是一个设置y坐标轴相互独立的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建子图1，并设置y轴范围
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.ylim(-1.5, 1.5)

# 创建子图2，并设置y轴范围
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.ylim(-2, 2)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用`subplot()`方法创建了两个子图，并在每个子图中绘制了不同的曲线。然后，我们使用`set_ylim()`方法设置了每个子图的y坐标轴范围，使得它们相互独立。最后，我们使用`show()`方法显示整个图形。

通过这个例子，我们可以看到如何使用`subplot()`方法和`set_ylim()`方法设置Matplotlib中`plot`子图中的y坐标轴相互独立。

相关问题

plot子图统一设置y坐标相互独立实例

好的，为了设置Matplotlib中`plot`子图的y坐标轴相互独立并统一设置范围，你可以使用`subplots()`方法创建整个图形，并在每个子图中使用`set_ylim()`方法设置y坐标轴的范围。以下是一个设置y坐标轴相互独立并统一设置范围的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)

# 在第一个子图中绘制曲线
axs[0].plot(x, y1)

# 在第二个子图中绘制曲线
axs[1].plot(x, y2)

# 设置y轴范围
for ax in axs:
    ax.set_ylim(-1.5, 1.5)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用`subplots()`方法创建了两个子图，并使用`sharex=True`和`sharey=True`参数使得它们的x和y坐标轴相互独立。然后，我们在每个子图中绘制了不同的曲线，并使用`set_ylim()`方法设置了y坐标轴的范围，使得它们相互独立且范围相同。最后，我们使用`show()`方法显示整个图形。

通过这个例子，我们可以看到如何使用`subplots()`方法和`set_ylim()`方法设置Matplotlib中`plot`子图的y坐标轴相互独立并统一设置范围。

Python子图设置y坐标刻度不同实例

好的，为了设置Matplotlib中子图的y坐标轴刻度不同，你可以在每个子图中使用`set_yticks()`方法设置y轴刻度的位置和`set_yticklabels()`方法设置y轴刻度的标签。以下是一个设置子图的y坐标轴刻度不同的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建子图1，并设置y轴刻度
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x, y1, color='tab:red')
ax1.set_ylabel('sin(x)', color='tab:red')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:red')
ax1.set_yticks([-1, 0, 1])
ax1.set_yticklabels(['min', 'mid', 'max'])

# 创建子图2，并设置y轴刻度
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x, y2, color='tab:blue')
ax2.set_ylabel('cos(x)', color='tab:blue')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:blue')
ax2.set_yticks([-2, 0, 2])
ax2.set_yticklabels(['min', 'mid', 'max'])

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用`subplots()`方法创建了一个子图，并在其中绘制了两条曲线。然后，我们使用`set_yticks()`方法设置了每个子图的y轴刻度位置，并使用`set_yticklabels()`方法设置了每个刻度的标签。注意，我们使用了`ax1.twinx()`方法创建了一个与`ax1`共享x轴但独立的y轴的`ax2`对象。最后，我们使用`show()`方法显示整个图形。

通过这个例子，我们可以看到如何使用`set_yticks()`方法和`set_yticklabels()`方法设置Matplotlib中子图的y坐标轴刻度不同。