Question

我最近发现了函数子图，这似乎是一种比子图更优雅的设置多个子图的方法。但是，我似乎无法为每个子图改变轴的属性。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as npx = np.linspace(0, 20, 100)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

for i in range(10):
    axes[0].plot(x, i * (x - 10)**2)
    plt.ylabel('plot 1')

for i in range(10):
    axes[1].plot(x, i * np.cos(x))
    plt.ylabel('plot 2')

plt.show()

仅显示最后一个图的ylabel。对于xlabel，xlim和ylim也是如此。

我意识到使用子图的目的是创建子图的公共布局，但如果将sharex和sharey设置为false，那么我是否应该能够更改某些参数？

一种解决方案是使用subplot函数，但是我需要这样做吗？

Answer 1

是您可能想要使用各个子图实例。

正如您所发现的，plt.ylabel设置了最后一个活动图的ylabel。要更改单个Axes的参数，即子图，您可以使用any one of the available methods。要更改ylabel，您可以使用axes[0].set_ylabel('plot 1')。

pyplot或plt正如您所定义的那样，是一个帮助程序模块，用于快速访问Axes和Figure方法，而无需将这些对象存储在变量中。正如documentation states：

[Pyplot p]提供了类似MATLAB的绘图框架。

您仍然可以使用此界面，但您需要调整哪个Axes是当前有效Axes。为此，pyplot采用axes(h)方法，其中h是Axes的实例。因此，在您的示例中，您可以调用plt.axes(axes[0])将第一个子图设置为活动，然后plt.axes(axes[1])设置另一个子图。

ylabel使用matplotlib中的函数子图

1 个答案: