我想知道如何强制我的子图分享y轴范围。 这是我的代码:
f, axes = plt.subplots(7, 1, sharex='col', sharey='row', figsize=(15, 30))
distance = []
for i in range(simulations):
delta = numpy.zeros((simulations+samples, simulations+samples))
data_x = sample_x[i*samples:(i*samples)+samples] + ensamble_x
data_y = sample_y[i*samples:(i*samples)+samples] + ensamble_y
for j in range(simulations+samples):
for k in range(simulations+samples):
if j <= k:
dist = similarity_measure((data_x[j].flatten(), data_y[j].flatten()), (data_x[k].flatten(), data_y[k].flatten()))
delta[j, k] = delta[k, j] = dist
delta = 1-((delta+1)/2)
delta /= numpy.max(delta)
model = manifold.TSNE(n_components=2, random_state=0, metric='precomputed')
coords = model.fit_transform(delta)
mds = manifold.MDS(n_components=2, max_iter=3000, eps=1e-9, random_state=0,
dissimilarity="precomputed", n_jobs=1)
coords = mds.fit(delta).embedding_
close, far = find_distance(coords[:samples, :], coords[samples+i, :])
distance.append((close, far))
axes[i].scatter(coords[:samples, 0], coords[:samples, 1], marker='x', c=colors[i], s=50, edgecolor='None')
axes[i].scatter(coords[samples:, 0], coords[samples:, 1], marker='o', c=colors, s=50, edgecolor='None')
axes[i].scatter(coords[close, 0], coords[close, 1], marker='s', facecolor="none", c=colors[i], s=50, edgecolor='None')
axes[i].scatter(coords[far, 0] , coords[far, 1] , marker='s', facecolor="none", c=colors[i], s=50, edgecolor='None')
axes[i].set_title('Simulation '+str(i+1), fontsize=20)
markers = []
labels = [str(n+1) for n in range(simulations)]
for i in range(simulations):
markers.append(Line2D([0], [0], linestyle='None', marker="o", markersize=10, markeredgecolor="none", markerfacecolor=colors[i]))
lgd = plt.legend(markers, labels, numpoints=1, bbox_to_anchor=(1.0, -0.055), ncol=simulations)
plt.tight_layout()
plt.ylim(-1, 1)
plt.axis('equal')
plt.savefig('Simulations.pdf', bbox_extra_artists=(lgd,), format='pdf', bbox_inches='tight')
它的结果是:
可以看出,y轴限制从一个子图到另一个子图不同。 我想使用生成的最大/最小范围。
谢谢。
EDTI:MINIMAL EXAMPLE
%matplotlib inline
from sklearn.preprocessing import normalize
from sklearn import manifold
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy
import itertools
f, axes = plt.subplots(7, 1, sharex='col', sharey='row', figsize=(15, 30))
distance = []
for i in range(7):
delta = numpy.random.randint(0, 100, (100, 100))
axes[i].scatter(delta[:, 0], delta[:, 1], marker='x', c='r', s=50, edgecolor='None')
axes[i].set_title('Simulation '+str(i+1), fontsize=20)
axes[i].set_ylim(0, 100)
markers = []
plt.tight_layout()
plt.axis('equal')
答案 0 :(得分:6)
你的第一行
f, axes = plt.subplots(7, 1, sharex='col', sharey='row', figsize=(15, 30))
sharey
参数的值不合适。使用sharey='row'
您要求每行中的所有子图共享相同的y轴,但每个子图本身都在一行中,因此您看不到共享。
如果您尝试sharey=True
或sharey='col'
,您将获得所需内容。
以下代码
In [34]: a = np.random.random(21)
In [35]: b = a+5
In [36]: x = np.arange(21)
In [37]: f, (ax, bx) = plt.subplots(2,1,sharey='row') # like yours
In [38]: ax.plot(x,a)
Out[38]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5b98004f98>]
In [39]: bx.plot(x,b)
Out[39]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5b980238d0>]
In [40]: f, (ax, bx) = plt.subplots(2,1,sharey='col') # like mine
In [41]: ax.plot(x,a)
Out[41]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5b94764dd8>]
In [42]: bx.plot(x,b)
Out[42]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5b98038198>]
In [43]:
给我以下两个图。你能发现一个区别吗?
答案 1 :(得分:0)
您必须在制作绘图的主循环中添加线轴[i] .set_ylim(ymin,ymax)。例如,在以下行
下面axes[i].set_title('Simulation '+str(i+1), fontsize=20)
添加:
axes[i].set_ylim(-1,1)
那应该解决它。
在您的示例中,您正在调用plt.ylim,但是从文档&#34;获取或设置当前轴的 y - 限制&#34;,在您的情况下对应到了最后的轴。
回答极简主义的例子:
从绘图中可以看出,除了最后一个轴外,所有轴都在y坐标中具有相同的限制。每次调用 plt。* 时,都会影响最后一个轴的行为。您对plt.axis的最后一次调用(&#39;等于&#39;)会影响最后一个情节。只需删除此行。