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我正在使用python + matplotlib,我有两个共享轴的图.如果您尝试graph1.set_xticklabels([])在共享轴时进行设置,则它无效,因为它是共享的.有没有办法共享轴并能够隐藏一个图的x轴？

我想要 Matplotlib 中的一个函数类似于Matlab 的“scatterhist”函数，它采用“x”和“y”轴的连续值，加上一个分类变量作为输入；并生成一个散点图，其中包含边际 KDE 图和两个或多个不同颜色的分类变量作为输出：我在 Matplotlib 中 找到了带有边缘直方图的散点图示例，在 Seaborn jointplot 中找到了边缘直方图，在 Matplotlib 中找到了重叠直方图，在 Matplotib 中找到了边缘 KDE 图；但我还没有找到任何将散点图与边际 KDE 图结合起来并用颜色编码来指示不同类别的示例。

如果可能的话，我想要一个使用“vanilla”Matplotlib而不使用Seaborn的解决方案，因为这将避免依赖性并允许使用标准Matplotlib命令完全控制和自定义绘图外观。

我打算尝试根据上面的例子写一些东西；但在此之前，我想检查一下类似的功能是否已经可用，如果没有，那么将不胜感激有关最佳使用方法的任何指导。

在matplotlib中,如何绘制具有边际密度的二维密度,沿着 散点图 - 边缘直方图 - 在ggplot2 或 2D直方图中绘制直方图/边缘图？概括地说,

    # I have --
A = a 2d numpy array >= 0
xdens ~ A.mean(axis=0)
ydens ~ A.mean(axis=1)

    # I want --
pl.imshow( A )
pl.plot( xdens ) narrow, below A
pl.plot( ydens ) narrow, left of A, with the x y axes flipped