matplotlib学习日记（十）-共享绘图区域的坐标轴

（1）共享单一绘图区域的坐标轴

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上一讲介绍了画布的划分，有时候想将多张图放在同一个绘图区域，
不想在每个绘图区域只绘制一幅图形，这时候借助共享坐标轴的方法实现在一个绘图区
绘制多幅图形的目的。
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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坐标轴")

ax1.set_ylabel("以e为底指数函数", color="r")
ax1.tick_params("y", color="b")
#将y轴标签，主刻度线和刻度标签设置
ax2 = ax1.twinx()
#实例ax2的主轴与实例ax1的x轴是共享的，实例ax2的刻度线和刻度标签在右侧轴脊处绘制
s2 = np.cos(t**2)
ax2.plot(t, s2, c="r", ls=":")

ax2.set_ylabel("余弦函数", color="r")
ax2.tick_params("y", colors="r")

plt.show()

（2）共享不同子区绘图区域的坐标轴

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共享不同子区绘图区域的坐标轴的方法是subplots(2, 2, sharey=True),
sharey=True是一区，二区共享y轴，还有其他参数，row，col，all，none，
其中all和none分别等同True和False。
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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个子区
ax1 = ax[0, 0]
ax1.plot(x1, y1)
#ax[0, 0]访问第一个子区
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）将（2）中的plt.subplots（2， 2）改成plt.subplots（2， 2， sharex="all"）-所有子区共享x轴

（4）参数sharex=“none”

与（2）相同

（5）参数sharex=“row”------->每一行x轴取值范围实现共享

（6）sharex="col"------------->每列共享x

（7）将共享坐标轴的子区之间的空隙去掉，似乎出了点问题，还是有空隙

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)
ax2.plot(x2, y2)

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

ax4 = plt.subplot(224, sharex=ax1)
#与子区1共享x轴
ax4.plot(x4, y4)

plt.show()