matplotlib子图的常见xlabel / ylabel

Question

我有以下情节：

fig,ax = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

现在我想给这个图绘制常见的x轴标签和y轴标签。使用＆＃34; common＆＃34;，我的意思是在整个子图网格下面应该有一个大的x轴标签，在右边有一个大的y轴标签。我在plt.subplots的文档中找不到任何关于此内容的信息，我的Google搜索建议我需要创建一个大的plt.subplot(111) - 但我怎么把我的5 * 2使用plt.subplots？

将子图分成了那个

Answer 1

这看起来像你真正想要的。它将this answer的相同方法应用于您的具体案例：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, sharex=True, sharey=True, figsize=(6, 6))

fig.text(0.5, 0.04, 'common X', ha='center')
fig.text(0.04, 0.5, 'common Y', va='center', rotation='vertical')

Answer 2

没有sharex=True, sharey=True你得到：

有了它你应该更好：

fig, axes2d = plt.subplots(nrows=3, ncols=3,
                           sharex=True, sharey=True,
                           figsize=(6,6))

for i, row in enumerate(axes2d):
    for j, cell in enumerate(row):
        cell.imshow(np.random.rand(32,32))

plt.tight_layout()

但是如果你想添加额外的标签，你应该只将它们添加到边缘图中：

fig, axes2d = plt.subplots(nrows=3, ncols=3,
                           sharex=True, sharey=True,
                           figsize=(6,6))

for i, row in enumerate(axes2d):
    for j, cell in enumerate(row):
        cell.imshow(np.random.rand(32,32))
        if i == len(axes2d) - 1:
            cell.set_xlabel("noise column: {0:d}".format(j + 1))
        if j == 0:
            cell.set_ylabel("noise row: {0:d}".format(i + 1))

plt.tight_layout()

为每个情节添加标签会破坏它（可能有一种方法可以自动检测重复的标签，但我不知道一个）。

Answer 3

由于我认为它足够相关且优雅（无需指定坐标来放置文本），因此我进行了复制（稍作改动）an answer to another related question。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(5, 2, sharex=True, sharey=True, figsize=(6,15))
# add a big axis, hide frame
fig.add_subplot(111, frameon=False)
# hide tick and tick label of the big axis
plt.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
plt.xlabel("common X")
plt.ylabel("common Y")

结果如下（使用matplotlib版本2.2.0）：

Answer 4

自命令：

fig,ax = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

你使用过返回一个由图形和轴实例列表组成的元组，这已经足够做（比如我已将fig,ax改为fig,axes）：

fig,axes = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

for ax in axes:
    ax.set_xlabel('Common x-label')
    ax.set_ylabel('Common y-label')

如果您想要更改特定子图上的某些详细信息，可以通过axes[i]访问它，其中i遍历您的子图。

包含

可能也非常有帮助

fig.tight_layout()

在文件的末尾，在plt.show()之前，以避免重叠标签。

Answer 5

我在绘制图形网格时遇到了类似的问题。图表由两部分组成（顶部和底部）。 y标签应该以两个部分为中心。

我不想使用依赖于知道外图中位置的解决方案（如fig.text（）），因此我操纵了set_ylabel（）函数的y位置。它通常是0.5，它被添加到的图的中间。由于我的代码中的部分（hspace）之间的填充为零，我可以计算相对于上部的两个部分的中间部分。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

# Create outer and inner grid
outerGrid = gridspec.GridSpec(2, 3, width_ratios=[1,1,1], height_ratios=[1,1])
somePlot = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(2, 1,
               subplot_spec=outerGrid[3], height_ratios=[1,3], hspace = 0)

# Add two partial plots
partA = plt.subplot(somePlot[0])
partB = plt.subplot(somePlot[1])

# No x-ticks for the upper plot
plt.setp(partA.get_xticklabels(), visible=False)

# The center is (height(top)-height(bottom))/(2*height(top))
# Simplified to 0.5 - height(bottom)/(2*height(top))
mid = 0.5-somePlot.get_height_ratios()[1]/(2.*somePlot.get_height_ratios()[0])
# Place the y-label
partA.set_ylabel('shared label', y = mid)

plt.show()

picture

缺点：

• 图表的水平距离基于顶部，底部的标记可能会延伸到标签中。

• 公式不会考虑部件之间的空间。

• 当顶部的高度为0时抛出异常。

可能有一个通用的解决方案，需要考虑数字之间的填充。

Answer 6

我发现了一种更强大的方法：

如果您知道进入bottom初始化的top和GridSpec kwargs，或者您知道 Figure坐标中轴的边缘位置，您还可以使用一些奇特的“变换”魔法在Figure坐标中指定ylabel位置。例如：

import matplotlib.transforms as mtransforms
bottom, top = .1, .9
f, a = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, bottom=bottom, top=top)
avepos = (bottom+top)/2
a[0].yaxis.label.set_transform(mtransforms.blended_transform_factory(
       mtransforms.IdentityTransform(), f.transFigure # specify x, y transform
       )) # changed from default blend (IdentityTransform(), a[0].transAxes)
a[0].yaxis.label.set_position((0, avepos))
a[0].set_ylabel('Hello, world!')

...你应该看到标签仍然适当地调整左右以防止与ticklabels重叠，就像正常一样 - 但现在它将调整为总是 期望的子图。

此外，如果您甚至不使用set_position，则ylabel默认会显示正好在数字的中间。我猜这是因为当最终绘制标签时，matplotlib使用0.5作为y坐标，而不检查基础坐标变换是否已更改。

Answer 7

Matplotlib v3.4的新功能（尚未在pip中提供，clone from source）

supxlabel, supylabel

查看示例：

import matplotlib.pyplot as plt

for tl, cl in zip([True, False, False], [False, False, True]):
    fig = plt.figure(constrained_layout=cl, tight_layout=tl)

    gs = fig.add_gridspec(2, 3)

    ax = dict()

    ax['A'] = fig.add_subplot(gs[0, 0:2])
    ax['B'] = fig.add_subplot(gs[1, 0:2])
    ax['C'] = fig.add_subplot(gs[:, 2])

    ax['C'].set_xlabel('Booger')
    ax['B'].set_xlabel('Booger')
    ax['A'].set_ylabel('Booger Y')
    fig.suptitle(f'TEST: tight_layout={tl} constrained_layout={cl}')
    fig.supxlabel('XLAgg')
    fig.supylabel('YLAgg')
    
    plt.show()

Answer 8

如果通过为左下角的子图制作不可见标签为常用标签保留空间，效果会更好。从rcParams传入fontsize也很好。这样，公共标签将通过您的rc设置改变大小，并且还将调整轴以为公共标签留出空间。

fig_size = [8, 6]
fig, ax = plt.subplots(5, 2, sharex=True, sharey=True, figsize=fig_size)
# Reserve space for axis labels
ax[-1, 0].set_xlabel('.', color=(0, 0, 0, 0))
ax[-1, 0].set_ylabel('.', color=(0, 0, 0, 0))
# Make common axis labels
fig.text(0.5, 0.04, 'common X', va='center', ha='center', fontsize=rcParams['axes.labelsize'])
fig.text(0.04, 0.5, 'common Y', va='center', ha='center', rotation='vertical', fontsize=rcParams['axes.labelsize'])