python 子图里创建小子图 共享坐标轴

在Python中，使用matplotlib库可以实现创建子图并共享坐标轴的功能。下面是一个示例代码：

首先，我们导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，创建一个Figure对象并添加两个子图对象：

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, sharey=ax1)

在上述代码中，我们使用`fig.add_subplot()`方法在Figure中创建了两个子图对象。第一个参数表示子图排列的行数，第二个参数表示子图排列的列数，第三个参数表示当前子图的索引（从1开始），第四个参数`sharey`表示是否共享y坐标轴。在上述代码中，第二个子图的y坐标轴与第一个子图共享。

接下来，我们可以分别在两个子图对象上绘制图形：

ax1.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
ax2.plot([3, 2, 1], [1, 2, 3])

最后，使用`plt.show()`方法显示生成的图形：

plt.show()

上述代码中，我们使用`ax1.plot()`和`ax2.plot()`分别在两个子图对象上绘制了两条折线图。

这样，我们就可以在Python中创建一个子图，并让其中一个子图共享另一个子图的坐标轴。实现了一种简便的数据可视化方式。

相关问题

python 子图共享坐标轴

好的，对于您的问题，我可以为您提供以下代码片段以实现在Python中创建带有共享坐标轴的子图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建父级图形并设置共享x轴和y轴
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True, sharey=True)
# 禁用空白区域的子图，因为我们只使用其中的四个子图
plt.tight_layout(pad=0)

# 在第一行的第一个子图上绘制直线
axs[0,0].plot([1,2,3], [1,2,3])
# 在第一行的第二个子图上绘制散点图
axs[0,1].scatter([1,2,3], [1,2,3])
# 在第二行的第一个子图上绘制柱状图
axs[1,0].bar([1,2,3], [1,2,3])
# 在第二行的第二个子图上绘制面积图
axs[1,1].fill_between([1,2,3], [1,2,3], alpha=0.5)

# 添加y轴和x轴标签
fig.text(0.5, 0.02, '共享x轴', ha='center')
fig.text(0.04, 0.5, '共享y轴', va='center', rotation='vertical')

# 显示图形
plt.show()

此代码将创建一个2x2的网格，其中四个子图都具有共享的x轴和y轴。您可以在子图中绘制不同类型的图表（如线图、散点图、柱状图和面积图），并使用fig.text()方法添加x轴和y轴标签。最后，使用plt.show()方法显示所有子图。

子图的绘制及坐标轴共享

好的，让我来回答您关于子图的绘制及坐标轴共享的问题。

在Matplotlib中，我们可以通过subplot函数创建多个子图，并使用sharex和sharey参数来共享坐标轴。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个2x2的子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True, sharey=True)

# 在第一个子图中绘制
axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 在第二个子图中绘制
axes[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 在第三个子图中绘制
axes[1, 0].bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 在第四个子图中绘制
axes[1, 1].hist([1, 2, 3, 4, 5, 6])

plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个2x2的子图，并使用sharex和sharey参数来共享坐标轴。即使我们在不同的子图中使用了不同的图形类型，它们仍然共享相同的坐标轴。