为 matplotlib 中的所有子图设置相同的轴限制答案

【问题标题】：Setting the same axis limits for all subplots in matplotlib为 matplotlib 中的所有子图设置相同的轴限制
【发布时间】：2015-06-23 15:24:19
【问题描述】：

这个问题看起来很简单，但是我找不到pythonic的方法来解决它。我有几个（四个）子图应该具有相同的xlim 和ylim。遍历所有子图 à la

f, axarr = plt.subplots(4)
for x in range(n):
    axarr[x].set_xlim(xval1, xval2)
    axarr[x].set_ylim(yval1, yval2)

不是最好的做事方式，尤其是对于 2x2 子图 - 这是我实际处理的。我正在寻找类似plt.all_set_xlim(xval1, xval2) 的东西。

请注意，我不希望更改任何其他内容（应分别控制刻度和标签）。

编辑：我正在使用 plt.subplots(2, 2) 包装器。按照 dienzs 的回答，我尝试了 plt.subplots(2, 2,sharex=True, sharey=True) - 几乎是正确的，但现在除了左边和底行之外，蜱虫已经消失了。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

通过matplotlib.pyplot.setp()https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.setp.html在Artist对象上设置xlim和ylim属性

# Importing matplotlib.pyplot package.
import matplotlib.pyplot as plt

# Assigning 'fig', 'ax' variables.
fig, ax = plt.subplots(2, 2)

# Defining custom 'xlim' and 'ylim' values.
custom_xlim = (0, 100)
custom_ylim = (-100, 100)

# Setting the values for all axes.
plt.setp(ax, xlim=custom_xlim, ylim=custom_ylim)

【讨论】：

这里需要更多解释。这没有帮助

【解决方案2】：

你可以试试这个。

#set same x,y limits for all subplots
fig, ax = plt.subplots(2,3)
for (m,n), subplot in numpy.ndenumerate(ax):
    subplot.set_xlim(xval1,xval2)
    subplot.set_ylim(yval1,yval2)

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您有多个子图，即

fig, ax = plt.subplots(4, 2)

你可以使用它。它从第一个图中得到 y 轴的限制。如果您想要其他子图，只需更改 ax[0,0] 的索引。

plt.setp(ax, ylim=ax[0,0].get_ylim())

【讨论】：

这正是最佳答案所说的。
不是。在此示例中，我从多个绘图中获取限制，而不是自定义范围。
哦，我明白了。您将第一个情节的 ylim 扩展到其他情节。

【解决方案4】：

您可以使用shared axes，它将共享 x 和/或 y 限制，但允许以任何其他方式自定义轴。

【讨论】：

好吧，这仍然涉及分别为每个子图提供 sharex 或 sharey 选项。我应该提到我正在使用plt.subplots() 包装器。现在包装器确实将sharex=True 作为可选参数，但这摆脱了轴刻度，我在文档中看不到可以轻松恢复它们的选项。当然，这个问题都是关于简单而简洁的代码。我试图避免重复的部分——想想一个 8x2 的子图或其他东西。

【解决方案5】：

这一点都不优雅，但它对我有用......

fig, axes = plt.subplots(6, 3, sharex=True)
axes[0, 0].set_xlim(right=10000) # sharex=True propagates it to all plots
for i in range(6):
    for j in range(3):
        axes[i, j].plot('Seconds', df.columns[2+3*i+j], data=df)  # your plot instructions
plt.subplots_adjust(wspace=.5, hspace=0.2)

【讨论】：