隐藏内部刻度线并在 matplotlib 子图上选择外部刻度标签?

Bli*_*ink 4 python matplotlib

我有一个由 6 个形状为 (2, 3) 的子图组成的图形。我想删除所有内部刻度线,只有左侧和底部显示刻度标签。

默认刻度线:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(2,3,
                       sharex = True,
                       sharey = True)
plt.subplots_adjust(hspace = 0,
                    wspace = 0)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

产生这个:

默认

在查看了无数示例后,我设法删除了内部刻度线,但现在出现了新的(附加的)刻度线标签。我找到的删除刻度标签的解决方案不起作用,它们删除了所有 x(或 y)刻度标签,而不仅仅是指定的轴。

新代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(2,3,
                       sharex = True,
                       sharey = True)
plt.subplots_adjust(hspace = 0,
                    wspace = 0)
ax[0,0].xaxis.set_ticks_position('top')
ax[0,0].yaxis.set_ticks_position('left')
ax[0,1].xaxis.set_ticks_position('top')
ax[0,1].yaxis.set_ticks_position('none')
ax[0,2].xaxis.set_ticks_position('top')
ax[0,2].yaxis.set_ticks_position('right')

ax[1,0].xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax[1,0].yaxis.set_ticks_position('left')
ax[1,1].xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax[1,1].yaxis.set_ticks_position('none')
ax[1,2].xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax[1,2].yaxis.set_ticks_position('right')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

产生这个:

试图

我希望最终输出是这样的:

最终的

注意左侧和底部的标签,但在周边有刻度线。

cht*_*mon 5

这适用于任意大小的网格。您的问题是您没有删除刻度线,只是将它们移到顶部:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Nrows = 2
Ncols = 3

fig, ax = plt.subplots(Nrows, Ncols,
                       sharex=True,
                       sharey=True)
plt.subplots_adjust(hspace=0,
                    wspace=0)


for i in range(Nrows):
    for j in range(Ncols):
        if i == 0:
            ax[i,j].xaxis.set_ticks_position('top')
            plt.setp(ax[i,j].get_xticklabels(), visible=False)
        elif i == Nrows-1:
            ax[i,j].xaxis.set_ticks_position('bottom')
        else:
            ax[i,j].xaxis.set_ticks_position('none')

        if j == 0:
            ax[i,j].yaxis.set_ticks_position('left')
        elif j == Ncols-1:
            ax[i,j].yaxis.set_ticks_position('right')
            plt.setp(ax[i,j].get_yticklabels(), visible=False)
        else:
            ax[i,j].yaxis.set_ticks_position('none')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)