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。