matplotlib - sharey ='row' 和 sharey ='True' 的区别

Question

我正在考虑一个包含 3 行和 4 列的图，其中:

有 3 个因变量要绘制:Y1、Y2 和 Y3，与普通的X 独立变量，对于 4 个研究案例:

在这种情况下有:

1) 从 case i 到 case i+1

共享 y 轴

2) 在 case i

中共享 x 轴

因此，原则上，人们会认为以下代码将产生所需的图(结果如上图所示):

fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
                         sharex=True, sharey=True,\
                         subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))

adjustable='box-forced' 只是为了确保子图是平方的，如 here 所解释的那样.

当我尝试为情况 1 绘制 Y1 与 X 时:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys

fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
                         sharex=True, sharey=True,\
                         subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))

pad = 5
axes[0][0].annotate('Case 1', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
                xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                 size='large', ha='center', va='baseline')

axes[0][1].annotate('Case 2', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
                xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                 size='large', ha='center', va='baseline')

axes[0][2].annotate('Case 3', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
               xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                size='large', ha='center', va='baseline')

axes[0][3].annotate('Case 4', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
                xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                 size='large', ha='center', va='baseline')

#
axes[0][0].set_ylabel('Y1', fontsize=10)
axes[1][0].set_ylabel('Y2', fontsize=10)
axes[2][0].set_ylabel('Y3', fontsize=10)

E_C_I =  np.array([-941.23658347, -941.23685494, -941.23467666])
V_C_I =  np.array([ 61.66341, 62.342903,  67.9311515])
E_14 =  np.array([-941.22938469, -941.23583586, -941.23605613])
V_14 =  np.array([ 54.65693125,  58.47115725, 60.8626545 ])
P_C_I =  np.array([ 2.20068119,  1.33328211,  -4.28370285])
P_14 =  np.array([ 8.16605135,  7.54737315, 0.3909309 ])


axes[0][0].scatter(V_C_I, E_C_I, marker='^', color='red', label='Calcite I')#, s=100)
axes[0][0].scatter(V_14, E_14, marker='o', color='green', label='Calcite I')#, s=100)

axes[0][0].set_ylim(bottom=-941.238, top=-941.229)

plt.tight_layout()
axes[0][0].ticklabel_format(useOffset=False)
plt.show()
sys.exit()

一切似乎都很好:

我已将绘图强制设置为 axes[0][0].set_ylim(bottom=-941.238, top=-941.229)

当我尝试为 Case 1 绘制 Y2 与 X 时，以下代码应该有效:我基本上和以前一样，但添加了 axes[1][0] 绘图指令:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys

fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
                         sharex=True, sharey=True,\
                         subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))

pad = 5
axes[0][0].annotate('Case 1', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
                xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                 size='large', ha='center', va='baseline')

axes[0][1].annotate('Case 2', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
                xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                 size='large', ha='center', va='baseline')

axes[0][2].annotate('Case 3', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
               xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                size='large', ha='center', va='baseline')

axes[0][3].annotate('Case 4', xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
                xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                 size='large', ha='center', va='baseline')

#
axes[0][0].set_ylabel('Y1', fontsize=10)
axes[1][0].set_ylabel('Y2', fontsize=10)
axes[2][0].set_ylabel('Y3', fontsize=10)

E_C_I =  np.array([-941.23658347, -941.23685494, -941.23467666])
V_C_I =  np.array([ 61.66341, 62.342903,  67.9311515])
E_14 =  np.array([-941.22938469, -941.23583586, -941.23605613])
V_14 =  np.array([ 54.65693125,  58.47115725, 60.8626545 ])
P_C_I =  np.array([ 2.20068119,  1.33328211,  -4.28370285])
P_14 =  np.array([ 8.16605135,  7.54737315, 0.3909309 ])


axes[0][0].scatter(V_C_I, E_C_I, marker='^', color='red', label='Calcite I')#, s=100)
axes[0][0].scatter(V_14, E_14, marker='o', color='green', label='Calcite I')#, s=100)

axes[0][0].set_ylim(bottom=-941.238, top=-941.229)

axes[1][0].scatter(V_C_I, P_C_I, marker='^', color='red', label='Calcite I')#, s=100)
axes[1][0].scatter(V_14, P_14, marker='o', color='green', label='Calcite I')#, s=100)

axes[1][0].set_ylim(bottom=-4.4, top=8.4)

plt.tight_layout()
axes[0][0].ticklabel_format(useOffset=False)
plt.show()
sys.exit()

结果是 axes[0][0] 图改变了比例，因此没有显示数据:

我已经强制 axes[0][0] 和 axes[0][1] 显示确实有数据的区域:

axes[0][0].set_ylim(bottom=-941.238, top=-941.229)
axes[1][0].set_ylim(bottom=-4.4, top=8.4)

但是，axes[0][0] 图中未显示任何数据。为什么会这样？

更新:sharey='row' 和sharey=True 之间的区别已在出色的@DavidG 回答中阐明。但是，我测试了 sharex='col' 和 sharex=True 之间的区别，我注意到:

fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
                         sharex=True, sharey='row',\
                         subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))

产生以下内容:

但是，

fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
                         sharex='col', sharey='row',\
                         subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))

有点在列之间留出一些空间，并破坏了要平方的子图的 adjustable='box-forced' 声明:

我想知道为什么会这样？

Answer 1

您已使用参数 sharey=True 将共享 y 轴应用于所有 子图。

sharey='row' 有一个方便的参数，它将使每一行子图共享相同的 y 轴。因此，将图形的创建更改为:

fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3,\
                         sharex=True, sharey='row',\
                         subplot_kw=dict(adjustable='box-forced'))

这将给出下图: