matplotlib - 在同一坐标轴上绘制两个直方图，使用重叠的x/y刻度。

Question

我正在尝试在我的图中的多个轴上绘制直方图。下面的脚本可以实现，但是我无法为每个ax标准化x/y刻度，即没有重叠，每个ax都有一个公共间隔范围。

我想为每个ax指定x/y刻度，而不是为整个图设置全局刻度。

到目前为止，我的输出如下所示。你可以看到刻度混乱，特别是在最后一个ax中。我已经尝试过ax_set_x/yticks、plt.x/yticks等方法，但我相信我做错了什么。非常感谢！ 脚本如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as ss

data = np.random.normal(0.0005, 0.001,1000)
data2 = np.random.normal(0.0004, 0.001,1000)-data
diff = {k:[data, data2] for k in range(3)}
for k in diff:
    print k
ttls= ['SC2 vs SC1', 'SC4 vs SC3','SC6 vs SC5']
colors = ['chocolate', 'green']
leg = ['var1', 'var2'] 
bins = 100
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(8.27, 11.69))
fig.add_subplot(111, frameon=False)
fig.suptitle('Normed Histograms', color='#6E6E6E', fontsize=10, fontweight='bold')
for ax, ttl, arr in zip(axes, ttls, diff.itervalues()):
    ax.hist((arr[0], arr[1]),bins, histtype='stepfilled', density=True, color=colors, label=leg, alpha=0.70)
    for i, v in enumerate(arr):
        mean = np.mean(v) 
        std = np.std(v)    
        xRange = np.linspace(np.min(v), np.max(v))#, len(cs))
        nd = ss.norm.pdf(xRange, mean, std)
        if  i == 0:
            socNd = ax.plot(xRange, nd, color='r', alpha=0.70, linewidth=0.8, label="fitted PDF*")
            socLine = ax.axvline(mean, color=colors[0], linestyle = ':',linewidth=2, label="Mean value")
        if i == 1:
            bcNd = ax.plot(xRange, nd, color='r', alpha=0.70, linewidth=0.8)
            bcLine = ax.axvline(mean, color=colors[1], linestyle = ':',linewidth=2)                 
    ax.set_title(ttl, loc='left', color='#6E6E6E', fontsize=8.5, fontweight='bold', pad=12)
    ax.set_ylabel("Frequency",  color='#6E6E6E', fontsize=8) 
    axes[2].legend(loc='lower center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.5),ncol=4)
    axes[2].set_xlabel("xlabel", fontsize=8, labelpad=3)
plt.subplots_adjust(hspace=0.7)

plt.show()

- renan-brso

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移除fig.add_subplot(111, frameon=False)。 - DavidG

哇，真没想到是这样。非常感谢！ - renan-brso

Answer 1

你正在使用fig, axes = plt.subplots(...)创建三个子图，然后在现有的三个子图上创建另一个子图。但是，因为你设置了frameon=False，所以只显示刻度和刻度标签（尝试删除frameon=False，你会看到问题）。

解决方法很简单，只需删除fig.add_subplot(111, frameon=False)，这样就不会创建额外的轴集。

对我而言，结果图像如下：

- DavidG