与 gridspec 子图共享轴

Question

我正在使用嵌套GridSpecFromSubplotSpec来创建嵌套的轴网格。我有两组独立的轴，顶部轴和底部轴。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()

正如您所看到的，顶部组有蓝色线，底部组有橙色线，蓝色线很好地用限制表示[0, 1]x[0, 1]，而橙色线用限制表示[1, 2]x[10, 11]。当我使用 来创建子图时plt.Subplot，我使用sharex和sharey参数在每组中的所有四个轴上具有完全相同的比例（但不同组之间的比例不同）。

我想避免重复标签和每个轴的刻度。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

子图轴具有函数is_{first,last}_{col,row}()（尽管我在任何地方都找不到文档），如本 matplotlib 教程中所示。这些功能对于仅在正确位置打印标签和/或刻度很有用。要隐藏刻度标签，shared_axis_demo.py建议使用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()