matplotlib：将一个子图的 x 轴与另一个子图的 y 轴共享

Question

我想将 3D 数据投影到具有交互式共享轴的 XY、XZ、YZ 子图上。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(3, 1, constrained_layout=True)

n = 10000
pts = {
   'X': np.random.normal(0, 1, n),
   'Y': np.random.normal(0, 2, n),
   'Z': np.random.normal(0, 4, n)
}

for ax, (k1, k2) in zip(axes, [('X', 'Y'), ('X', 'Z'), ('Y', 'Z')]):
   ax.plot(pts[k1], pts[k2], ',')
   ax.set_xlabel(k1)
   ax.set_ylabel(k2)

axes[0].sharex(axes[1])
axes[1].sharey(axes[2])

plt.show()

XY 和 XZ 图共享 X 轴限制，YZ 和 XZ 图共享 Z 轴限制，但如何使 XY 和 YZ 共享 Y 轴限制？也许某种语法axes[2].sharexy(axes[0])以某种方式存在？

Answer 1

我发现的一个快速（可能非常愚蠢）的修复方法是手动进行轴共享。换句话说，如果您想要共享的 x 轴和 y 轴在图中具有相同的尺寸（即它们的跨度例如 10 厘米），您可以手动将它们设置为具有相同的限制、刻度和刻度标签。在你的情况下，它会是这样的：

axes[0].set_ylim(axes[2].get_xlim()) #set the y lim of first subplot the same 
                                     #as x lim of last subplot      
axes[0].set_yticks(axes[2].get_xticks()) #set y ticks of first subplot the same as
                                         #x ticks of last subplot
#You can also do further stuff like turning off y ticks labels of axes[0] 
#with something like plt.setp(axes[0].get_yticklabels(), visible=False).

就我而言，在所有图形调整（subplots_adjust()等）之后执行此操作会产生与共享这两个轴非常相似的结果，并且还具有正确的刻度标签。手动调整“共享”后的 y 刻度标签axes[0]似乎更棘手，因为axes[2].get_xticklabels()返回一个 Text 对象数组，其中也有 x 和 y 位置。手动调整 y 刻度标签的另一个（脏）解决方法是axes[0]：

#list comprehension to get strings of each x ticks of last subplot
ax2xticklabels = [i.get_text() for i in axes[2].get_xticklabels()] 
axes[0].set_yticklabels(ax2xticklabels) #set y tick labels of first subplot
                                        #the same as x tick labels of last subplot

实际上，我来这里也是为了寻找一种更优雅的方法来解决这个问题，但注意到互联网上似乎没有什么可以独立共享 2 个轴对象，我想分享我的肮脏的快速修复：D。希望这会有所帮助！