python - 与 gridspec 子图共享轴

Question

我正在使用嵌套 GridSpecFromSubplotSpec创建一个嵌套的轴网格。我有两组独立的轴，一个顶部轴和一个底部轴。每组有四个轴，排列在 2x2 网格中。

这是我正在使用的代码和我获得的结果:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gsp

fig = plt.figure()
global_gsp = gsp.GridSpec(2, 1)

for i in range(2):
    axes = np.empty(shape=(2, 2), dtype=object)
    local_gsp = gsp.GridSpecFromSubplotSpec(2, 2, subplot_spec=global_gsp[i])

    for j in range(2):
        for k in range(2):
            ax = plt.Subplot(fig, local_gsp[j, k],
                             sharex=axes[0, 0], sharey=axes[0, 0])
            fig.add_subplot(ax)
            axes[j, k] = ax

    for j in range(2):
        for k in range(2):
            ax = axes[j, k]
            x = i + np.r_[0:1:11j]
            y = 10*i + np.random.random(11)
            ax.plot(x, y, color=f'C{i}')
            ax.set_xlabel('x')
            ax.set_ylabel('y')


plt.show()

如您所见，顶部的集合有蓝线，底部的集合有橙色的线，蓝线很好地用极限 [0, 1]x[0, 1] 表示。 ，而橙色线用极限 [1, 2]x[10, 11] 表示.当我使用 plt.Subplot 创建子图时，我用的是 sharex和 sharey参数在每组的所有四个轴上具有完全相同的比例(但不同组的比例不同)。

我要 避免标签的重复和每个轴的刻度 .我怎样才能做到这一点？

Answer 1

子图轴具有函数 is_{first,last}_{col,row}() (虽然我在任何地方都找不到文档)如 this matplotlib tutorial 所示.这些功能对于仅在正确的位置打印标签和/或刻度很有用。要隐藏刻度标签，shared_axis_demo.py推荐使用 setp(ax.get_{x,y}ticklabels(), visible=False)

fig = plt.figure()
global_gsp = gs.GridSpec(2, 1)

for i in range(2):
    axes = np.empty(shape=(2, 2), dtype=object)
    local_gsp = gs.GridSpecFromSubplotSpec(2, 2, subplot_spec=global_gsp[i])

    for j in range(2):
        for k in range(2):
            ax = plt.Subplot(fig, local_gsp[j, k],
                             sharex=axes[0, 0], sharey=axes[0, 0])
            fig.add_subplot(ax)
            axes[j, k] = ax

    for j in range(2):
        for k in range(2):
            ax = axes[j, k]
            x = i + np.r_[0:1:11j]
            y = 10*i + np.random.random(11)
            ax.plot(x, y, color=f'C{i}')


            #
            # adjust axes and tick labels here
            #
            if ax.is_last_row():
                ax.set_xlabel('x')
            else:
                plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=False)

            if ax.is_first_col():
                ax.set_ylabel('y')
            else:
                plt.setp(ax.get_yticklabels(), visible=False)


fig.tight_layout()
plt.show()