Matplotlib：子图之间的中心刻度标签

Question

默认情况下，刻度标签在它们所属的子图轴上对齐。是否可以对齐标签，使它们位于两个子图之间的中心？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [7, 2, 3, 0]
diff = [d - data[0] for d in data]
y = np.arange(len(data))

ax1 = plt.subplot(1, 2, 1)
ax1.barh(y, diff)
ax1.set_yticks(y + 0.4)
ax1.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

ax2 = plt.subplot(1, 2, 2)
ax2.barh(y, data)
ax2.set_yticks(y + 0.4)
ax2.set_yticklabels(['reference', 'something', 'something else', 'nothing', ])

plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 1

这是一种有效但不是很方便的方法。position您可以在设置时提供关键字xticklabels。这允许您在轴坐标中使用负偏移。如果您手动设置轴的位置以及轴之间的间距，则可以计算出要使标签恰好位于两个轴之间的中心所需的负偏移量。

鉴于您的示例数据：

fig = plt.figure(figsize=(10, 2), facecolor='w')
fig.subplots_adjust(wspace=0.2)

ax1 = fig.add_axes([0.0, 0, 0.4, 1])
ax2 = fig.add_axes([0.6, 0, 0.4, 1])

ax1.barh(y, diff, align='center')
ax1.set_yticks(y)
ax1.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

ax2.barh(y, data, align='center')
ax2.set_yticks(y)
ax2.set_yticklabels(['reference', 'something', 'something else', 'nothing', ], 
                    ha='center', position=(-0.25, 0))

在图形坐标中，轴的宽度均为 0.4，间距为 0.2。这意味着标签必须位于图形坐标中的 0.5 处。由于第二个轴从 0.6 开始，因此图形坐标中的偏移量需要为 -0.1。不幸的是，位置应该以轴坐标给出。轴的宽度为 0.4，因此在图形坐标中轴宽度的四分之一为 0.1。这意味着指定负四分之一的偏移量 -0.25，会将标签放置在两个轴之间。我希望这是有道理的.....

yticklabels请注意，我将with居中ha='center'。并且还将您的条形图居中，因此您在设置ticks.

编辑：

您可以通过读取两个轴的位置来自动完成此操作。

def center_ylabels(ax1, ax2):

    pos2 = ax2.get_position()
    right = pos2.bounds[0]    

    pos1 = ax1.get_position()
    left = pos1.bounds[0] + pos1.bounds[2]

    offset = ((right - left) / pos2.bounds[2]) * -0.5

    for yt in ax2.get_yticklabels():        
        yt.set_position((offset, yt.get_position()[1]))
        yt.set_ha('center')

        plt.setp(ax2.yaxis.get_major_ticks(), pad=0)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2, figsize=(10,2))
fig.subplots_adjust(wspace=0.5)

ax1.barh(y, diff, align='center')
ax1.set_yticks(y)
ax1.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

ax2.barh(y, data, align='center')
ax2.set_yticks(y)
ax2.set_yticklabels(['reference', 'something', 'something else', 'nothing'])

center_ylabels(ax1, ax2)