在Python的matplotlib中跨子图绘制网格

Question

我尝试了以下操作：

d = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
f = [0,1,0,0,1,0,1,1,0]
fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(30,10)
ax1 = fig.add_subplot(211)
line1 = ax1.plot(d,marker='.',color='b',label="1 row")
ax2 = fig.add_subplot(212)
line1 = ax2.plot(f,marker='.',color='b',label="1 row")
ax1.grid()
ax2.grid()
plt.show()

我得到了以下输出：

但我期望得到以下输出：
我怎样才能在这两个图之间添加网格线？

- Jaffer Wilson

---

可能是在两个子图之间绘制线条的重复问题。 - SpghttCd

@SpghttCd 那是针对Matlab的。这个问题要求使用Python。 - DavidG

抱歉，我知道在过去几个月里有一个关于Matplotlib的问题，所以我选择得太快了。 - SpghttCd

这个链接在这里可能会有所帮助。虽然它不是格线，但你可以把它们变成黑色和细的，使它们看起来像一个。 - Sheldore

@DavidG：我不会称其为重复，但是相似。 - Sheldore

Answer 1

没有内置选项来创建子图网格。在这种情况下，我会说一个简单的选择是在后台创建第三个轴，并且该轴具有与x方向上相同的网格，以便可以在两个子图之间看到网格线。

import matplotlib.pyplot as plt

d = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
f = [0,1,0,0,1,0,1,1,0]

fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)
ax3 = fig.add_subplot(111, zorder=-1)
for _, spine in ax3.spines.items():
    spine.set_visible(False)
ax3.tick_params(labelleft=False, labelbottom=False, left=False, right=False )
ax3.get_shared_x_axes().join(ax3,ax1)
ax3.grid(axis="x")


line1 = ax1.plot(d, marker='.', color='b', label="1 row")
line1 = ax2.plot(f, marker='.', color='b', label="1 row")
ax1.grid()
ax2.grid()
plt.show()

- ImportanceOfBeingErnest

---

这是一个很棒的分享。让我试一下。 - Jaffer Wilson

Answer 2

这是我的解决方案：

import matplotlib.pyplot as plt

x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
x2= [0,1,0,0,1,0,1,1,0]
x3= range(-10,0)
# frameon=False removes frames
# fig, (ax1,ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=3, sharex=True, subplot_kw=dict(frameon=False))
fig, (ax1,ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)
# remove vertical gap between subplots
plt.subplots_adjust(hspace=.0)

ax1.grid()
ax2.grid()
ax3.grid()

ax1.plot(x1)
ax2.plot(x2)
ax3.plot(x3)

没有框架 subplot_kw=dict(frameon=False):

- Aray Karjauv

Answer 3

一种选项是创建一个单一的图，然后仅仅偏移数据，因此一个数据集会在另一个上面绘制。

- cbradford

---

谢谢您的回复。请问您能否举个例子呢？因为我已经提供了我要绘制的数据，所以您的回答看起来像是评论。但由于您的分数较低，无法进行评论。如果您能给出一个例子，那对大家会更有帮助。 - Jaffer Wilson

Answer 4

解决方案

您可以通过将适当的坐标传递给Line2D来延伸网格线，使用ax1.grid(ydata=[-space_between_axes, 1], clip_on=False)。

import matplotlib.pyplot as plt

d = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
f = [0,1,0,0,1,0,1,1,0]
fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(30,10)
ax1 = fig.add_subplot(211)
line1 = ax1.plot(d,marker='.',color='b',label="1 row")
ax2 = fig.add_subplot(212)
line1 = ax2.plot(f,marker='.',color='b',label="1 row")
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), backgroundcolor="white")  # Eliminate strike-through.
space_between_plots = plt.rcParams["figure.subplot.hspace"]  # <==========
ax1.xaxis.grid(ydata=[-space_between_plots, 1], clip_on=False)  # <==========
ax1.yaxis.grid()
ax2.grid()
plt.show()

这是如何工作的？

根据matplotlib.axis.Axis.grid == ax1.xaxis.grid方法的文档，关键字参数可以传递给Line2D。 Line2D以x坐标和y坐标（xdata和ydata）作为参数。

但是使用的是哪个坐标系？您可以使用ax1.get_xgridlines()[-1].get_xydata()来检查。输出结果是array([[9., 0.], [9., 1.]])。显然，x值是数据坐标，y值是轴坐标。

下一个问题：需要延伸多远？在这种特殊情况下，您可以直接取数字-1，因为与下面相同线条的重叠是看不见的。然而，正确的方法是获取实际距离，在这种情况下使用space_between_plots = plt.rcParams["figure.subplot.hspace"]。这是0.2，意味着一个图的高度的五分之一。

顶部保持不变，为1。

由于Matplotlib默认不在绘图区域外绘制任何内容，所以需要clip_on=True。

注意

看起来Matplotlib存在一个bug，在某些情况下使得这个解决方案无法工作。例如，如果我省略plt.setp(...)，Matplotlib会抱怨接收到多次ydata参数，并引发TypeError异常。

- Joooeey