Question

在matplotlib中制作一系列具有相同X和Y标度的子图的最佳方法是什么，但哪些是基于具有最极端数据的子图的最小/最大范围计算的？例如。如果您想绘制一系列直方图：

# my_data is a list of lists
for n, data in enumerate(my_data):
  # data is to be histogram plotted
  subplot(numplots, 1, n+1)
  # make histogram
  hist(data, bins=10)

然后，每个直方图将具有X轴和Y轴的不同范围/刻度。我希望它们完全相同，并根据绘制的直方图的最极端直方图限制进行设置。一个笨重的方法是记录每个绘图的X / Y轴的最小值/最大值，然后在绘制它们之后迭代每个子图，并在绘制它们之后迭代它们的轴，但必须有更好的方法在matplotlib。

这可以通过共享轴的一些变体来实现吗？

Answer 1

Matplotlib/Pyplot: How to zoom subplots together?

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/shared_axis_demo.html

http://matplotlib.org/users/recipes.html

引用最后一个链接：

Fernando Perez提供了一个很好的顶级方法来创建 subplots（）（注意结尾处的“s”）一下子，然后关闭 x和y共享整个群体。您可以解压轴个别地：
# new style method 1; unpack the axes
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
ax1.plot(x)
或者将它们作为支持的numrows x numcolumns对象数组返回 numpy索引：
# new style method 2; use an axes array
fig, axs = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
axs[0,0].plot(x)

如果你有matplotlib的旧版本，则应使用以下方法（同样引用上一个链接）

轻松创建子图在早期版本的matplotlib中，如果你想要使用pythonic API并创建一个图形实例它创建了一个子图的网格，可能包含共享轴相当数量的样板代码。例如
# old style
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222, sharex=ax1, sharey=ax1)
ax3 = fig.add_subplot(223, sharex=ax1, sharey=ax1)
ax3 = fig.add_subplot(224, sharex=ax1, sharey=ax1)

在matplotlib中绘制具有固定限制的自动缩放的子图

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