FacetGrid设置子图纵坐标相互独立

默认情况下，FacetGrid中的子图的纵坐标是相互共享的。如果需要将子图的纵坐标相互独立，可以使用FacetGrid中的`sharey`参数。

`sharey`参数可以设置为`False`，表示不共享纵坐标，也可以设置为`True`，表示共享纵坐标。默认情况下，`sharey`参数的值为`True`。

例如，以下代码在FacetGrid中设置了`sharey=False`，实现了子图纵坐标相互独立的效果：

g = sns.FacetGrid(tips, row="sex", col="time", sharey=False)
g.map(sns.scatterplot, "total_bill", "tip")

该代码将数据集`tips`按照性别和用餐时间进行分组，并绘制了每个子图的x轴为`total_bill`，y轴为`tip`的散点图。由于设置了`sharey=False`，每个子图的纵坐标是相互独立的。

除了`sharey`参数，FacetGrid还有其他一些参数可以用来控制子图的样式和布局，例如`size`、`aspect`、`row_order`、`col_order`等。可以根据需要进行调整。

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在MATLAB中，可以使用subplot函数绘制多个子图，并使用yticks函数对齐子图的纵坐标刻度。以下是一个示例代码：

% 创建两个子图
subplot(2,1,1)
plot(x1, y1)
subplot(2,1,2)
plot(x2, y2)

% 对齐子图的纵坐标刻度
yticks(ax_one.YLim(1):0.5:ax_one.YLim(2))
yticks(ax_two.YLim(1):0.5:ax_two.YLim(2))

在这个示例中，我们创建了两个子图，并使用yticks函数对齐子图的纵坐标刻度。yticks函数的参数是一个向量，表示要显示的刻度值。通过设置刻度值的范围和步长，可以实现对齐的效果。

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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。