（1）共享單一繪圖區域的坐標軸
''' 上一講介紹了畫布的划分，有時候想將多張圖放在同一個繪圖區域， 不想在每個繪圖區域只繪制一幅圖形，這時候借助共享坐標軸的方法實現在一個繪圖區 繪制多幅圖形的目的。 '''
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False fig, ax1 = plt.subplots() t = np.arange(0.05, 10, 0.01) s1 = np.exp(t) ax1.plot(t, s1, c="b", ls="-") ax1.set_xlabel("x坐標軸") ax1.set_ylabel("以e為底指數函數", color="r") ax1.tick_params("y", color="b") #將y軸標簽，主刻度線和刻度標簽設置
ax2 = ax1.twinx() #實例ax2的主軸與實例ax1的x軸是共享的，實例ax2的刻度線和刻度標簽在右側軸脊處繪制
s2 = np.cos(t**2) ax2.plot(t, s2, c="r", ls=":") ax2.set_ylabel("余弦函數", color="r") ax2.tick_params("y", colors="r") plt.show()
（2）共享不同子區繪圖區域的坐標軸
''' 共享不同子區繪圖區域的坐標軸的方法是subplots(2, 2, sharey=True), sharey=True是一區，二區共享y軸，還有其他參數，row，col，all，none， 其中all和none分別等同True和False。 '''
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.linspace(0, 2*np.pi, 400) y1 = np.cos(x1) x2 = np.linspace(0.01, 10, 100) y2 = np.cos(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) #分成4個子區
ax1 = ax[0, 0] ax1.plot(x1, y1) #ax[0, 0]訪問第一個子區
ax2 = ax[0, 1] ax2.plot(x2, y2) ax3 = ax[1, 0] ax3.scatter(x3, y3) ax4 = ax[1, 1] ax4.plot(x4, y4) plt.show()
（3）將（2）中的plt.subplots（2， 2）改成plt.subplots（2， 2， sharex="all"）-所有子區共享x軸
（4）參數sharex=“none”
與（2）相同
（5）參數sharex=“row”------->每一行x軸取值范圍實現共享
（6）sharex="col"------------->每列共享x
（7）將共享坐標軸的子區之間的空隙去掉，似乎出了點問題，還是有空隙
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.0, 10.0, 200) y = np.cos(x)*np.sin(x) y2 = np.exp(-x)*np.sin(x) y3 = 3*np.sin(x) y4 = np.power(x, 0.5) fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(4, 1, sharex="all") fig.subplots_adjust(hspace=0) ax1.plot(x, y, ls="-", lw=2) ax1.set_yticks(np.arange(-0.6, 0.7, 0.2)) ax1.set_ylim(-0.7, 0.7)
（8）共享個別子區繪圖區域的坐標軸
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) ax2.plot(x2, y2) ax3 = plt.subplot(223) ax3.plot(x3, y3) ax4 = plt.subplot(224, sharex=ax1) #與子區1共享x軸
ax4.plot(x4, y4) plt.show()
