只有1列的多子图y轴坐标轴对齐

对于只有1列的多子图，可以使用`sharey=True`参数来保持它们的y轴坐标轴对齐。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建两个子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True, sharey=True)

# 绘制第一个子图
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Subplot 1')

# 绘制第二个子图
y2 = np.cos(x)
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('Subplot 2')

# 设置整个图的标题和x轴标签
fig.suptitle('Title')
fig.supxlabel('X Label')

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码，将会创建一个包含两个子图的图形，它们的y轴坐标轴对齐。

相关问题

只有一列的多子图y轴名称对齐

对于只有一列的多子图，要将它们的y轴名称对齐，可以使用`fig.align_ylabels()`方法。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建两个子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True, sharey=True)

# 绘制第一个子图
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Subplot 1')
axs[0].set_ylabel('Y Label')

# 绘制第二个子图
y2 = np.cos(x)
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('Subplot 2')
axs[1].set_ylabel('Y Label')

# 设置整个图的标题和x轴标签
fig.suptitle('Title')
fig.supxlabel('X Label')

# 对齐y轴标签
fig.align_ylabels()

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码，将会创建一个包含两个子图的图形，它们的y轴坐标轴和名称都对齐。

在pycharm运用多子图，直方图等知识绘制一个散点图左边和下边有标准正态分布直方图的联合图表

在PyCharm中，你可以利用Matplotlib库创建一个包含两个子图的散点图，其中一个是左侧的标准正态分布直方图，另一个可能是右侧的散点图。这里是一个简单的步骤说明：

1. **导入所需库**:
首先，确保已经安装了`matplotlib`, `numpy`和`scipy.stats`，它们分别用于数据可视化、数值计算和统计函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

2. **生成数据**:
创建一些随机数据作为散点图的数据，并从norm模块获取标准正态分布的累积分布函数（CDF）值。

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 标准正态分布的CDF
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = norm.cdf(x)

3. **创建子图**:
使用`subplots()`函数创建一个包含两部分的网格布局，第一行第一个子图画直方图，第二行子图画散点图。

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 6), sharex=True)

4. **绘制直方图**:
在第一个子图上画直方图。

axs[0].hist(data, bins='auto', density=True)  # 'auto'自动选择合适的bin数
axs[0].set_title('Standard Normal Distribution Histogram')

5. **绘制散点图**:
在第二个子图上画散点图，并设置坐标轴范围与直方图对齐。

axs[1].scatter(data, np.zeros_like(data))  # 创建空y轴表示在同一水平线上
axs[1].set_xlim(axs[0].get_xlim())  # 保持X轴范围一致
axs[1].set_title('Scatterplot with X-axis aligned with histogram')

6. **调整和显示图表**:
最后，添加标题，标签，以及可能的话，调整子图间距。

fig.tight_layout()  # 紧凑排列子图
plt.show()