第七章：共享绘图区域的坐标轴

1、共享单一绘图区域的坐标轴

import  matplotlib
import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 显示中文标识
matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 返回一个画布对象fig和一个坐标轴实例ax。
fig,ax1 = plt.subplots()

# 自变量参数
t = np.arange(0.05,10.0,0.01)

s1 = np.exp(t)                                  # 指数函数
ax1.plot(t,s1,c="b",ls="-")                     # 在ax1当中绘制指数函数，颜色为蓝色
ax1.set_xlabel("X坐标轴")                       # 设置X轴标签
ax1.set_ylabel("以e为底的指数函数",color="b")   # 设置Y轴标签
ax1.tick_params(axis="y",color="b")             # 设置Y坐标轴的刻度为蓝色

# 创建一个与ax1共享X轴的坐标轴实例ax2，但是Y轴不共享
ax2 = ax1.twinx()

s2 = np.cos(t**2)                               # 余弦函数
ax2.plot(t,s2,c="r",ls=":")                     # 在ax2当中绘制指数函数，颜色为红色
ax2.set_ylabel("余弦函数",color="r")            # 设置Y轴标签，因为X轴已经共享了
ax2.tick_params(axis="y",color="r")             # 设置Y坐标轴的刻度为红色

plt.show()

 2、共享不同子区绘图区域的坐标轴

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1 = np.linspace(0,2*np.pi,400)
y1 = np.cos(x1**2)

x2 = np.linspace(0.01,10,100)
y2 = np.sin(x2)

x3 = np.random.rand(100)
y3 = np.linspace(0,3,100)

x4 = np.arange(0,6,0.5)
y4 = np.power(x4,3)

fig,ax = plt.subplots(2,2)

ax1 = ax[0,0]
ax1.plot(x1,y1)

ax2 = ax[0,1]
ax2.plot(x2,y2)

ax3 = ax[1,0]
ax3.scatter(x3,y3)

ax4 = ax[1,1]
ax4.scatter(x4,y4)

plt.show()

（1） 当fig,ax = plt.subplots(2,2,sharex="all")时。

若sharex="all"，4幅图的横坐标都采用了同一个坐标范围；若sharey="all"，4幅图的纵坐标都采用了同一个坐标范围

 （2） 当fig,ax = plt.subplots(2,2,sharex="none")时等价于fig,ax = plt.subplots(2,2)本身，不共享任何坐标。

 （3） 当fig,ax = plt.subplots(2,2,sharex="row")时，每一行的子分区共享横坐标。

 （4） 当fig,ax = plt.subplots(2,2,sharex="col")时，每一列的子分区共享横坐标。

 3、将共享坐标轴的子区之间的空隙去掉

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0.0,10.0,200)
y1 = np.cos(x)*np.sin(x)
y2 = np.exp(-x)*np.sin(x)
y3 = 3*np.sin(x)
y4 = np.power(x,0.5)

# 通过sharex="all"实现X轴坐标共享
fig,(ax1,ax2,ax3,ax4) = plt.subplots(4,1,sharex="all")

# 将4幅图水平区域的空隙去掉
fig.subplots_adjust(hspace=0)

ax1.plot(x,y1,ls="-",lw=2,c="b")
ax1.set_yticks(np.arange(-0.6,0.7,0.2))
ax1.set_ylim(-0.7,0.7)

ax2.plot(x,y2,ls="-",lw=2,c="r")
ax2.set_yticks(np.arange(-0.05,0.36,0.1))
ax2.set_ylim(-0.1,0.4)

ax3.plot(x,y3,ls="-",lw=2,c="g")
ax3.set_yticks(np.arange(-3,4,1))
ax3.set_ylim(-3.5,3.5)

ax4.plot(x,y4,ls="-",lw=2,c="c")
ax4.set_yticks(np.arange(0.0,3.6,0.5))
ax4.set_ylim(0.0,4.0)

plt.show()

 4、共享个别子区绘图区域的坐标轴

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1 = np.linspace(0,2*np.pi,400)
y1 = np.cos(x1**2)

x2 = np.linspace(0.01,10,100)
y2 = np.sin(x2)

x3 = np.random.rand(100)
y3 = np.linspace(0,3,100)

x4 = np.arange(0,6,0.5)
y4 = np.power(x4,3)

fig,ax = plt.subplots(2,2)

ax1 = plt.subplot(221)
ax1.plot(x1,y1)

ax2 = plt.subplot(222)
ax1.plot(x2,y2)

ax3 = plt.subplot(223)
ax3.scatter(x3,y3)

ax4 = plt.subplot(224,sharex=ax1)    # 与第一个子区的横坐标共享
ax4.scatter(x4,y4)

plt.show()