我有如下的情节:
import matplotlib.pyplot as plt
fig2 = plt.figure()
ax3 = fig2.add_subplot(2,1,1)
ax4 = fig2.add_subplot(2,1,2)
ax4.loglog(x1, y1)
ax3.loglog(x2, y2)
ax3.set_ylabel('hello')
我希望能够不仅为两个子图创建轴标签和标题，而且还可以为两个子图创建公共标签。例如，由于两个图具有相同的轴，我只需要一组x轴和y轴标签。但我确实希望每个次要情节都有不同的标题。
我尝试了几件事，但没有一件是正确的
当前回答
使用子情节的一个简单方法是:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(3, 4, sharex=True, sharey=True)
# add a big axes, hide frame
fig.add_subplot(111, frameon=False)
# hide tick and tick label of the big axes
plt.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
plt.grid(False)
plt.xlabel("common X")
plt.ylabel("common Y")
其他回答
Plt.setp()将完成工作:
# plot something
fig, axs = plt.subplots(3,3, figsize=(15, 8), sharex=True, sharey=True)
for i, ax in enumerate(axs.flat):
ax.scatter(*np.random.normal(size=(2,200)))
ax.set_title(f'Title {i}')
# set labels
plt.setp(axs[-1, :], xlabel='x axis label')
plt.setp(axs[:, 0], ylabel='y axis label')
# list loss and acc are your data
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax1.plot(iteration1, loss)
ax2.plot(iteration2, acc)
ax1.set_title('Training Loss')
ax2.set_title('Training Accuracy')
ax1.set_xlabel('Iteration')
ax1.set_ylabel('Loss')
ax2.set_xlabel('Iteration')
ax2.set_ylabel('Accuracy')
您可以创建一个涵盖这两个子图的大子图，然后设置公共标签。
import random
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(1, 101)
y1 = [random.randint(1, 100) for _ in range(len(x))]
y2 = [random.randint(1, 100) for _ in range(len(x))]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) # The big subplot
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)
# Turn off axis lines and ticks of the big subplot
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.tick_params(labelcolor='w', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
ax1.loglog(x, y1)
ax2.loglog(x, y2)
# Set common labels
ax.set_xlabel('common xlabel')
ax.set_ylabel('common ylabel')
ax1.set_title('ax1 title')
ax2.set_title('ax2 title')
plt.savefig('common_labels.png', dpi=300)
另一种方法是使用fig.text()直接设置公共标签的位置。
import random
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(1, 101)
y1 = [random.randint(1, 100) for _ in range(len(x))]
y2 = [random.randint(1, 100) for _ in range(len(x))]
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax1.loglog(x, y1)
ax2.loglog(x, y2)
# Set common labels
fig.text(0.5, 0.04, 'common xlabel', ha='center', va='center')
fig.text(0.06, 0.5, 'common ylabel', ha='center', va='center', rotation='vertical')
ax1.set_title('ax1 title')
ax2.set_title('ax2 title')
plt.savefig('common_labels_text.png', dpi=300)
如果你不打算导出矢量图形，或者你已经设置了matplotlib后端来忽略无色轴，Wen-wei Liao的答案是很好的;否则隐藏的轴将显示在导出的图形中。
我的答案suplabel在这里类似于fig.suptitle，它使用fig.text函数。因此，没有斧头艺术家被创造和被制作成无色的。 然而，如果你尝试多次调用它，你会得到文本添加在对方的顶部(fig.suptitle也一样)。Wen-wei Liao的答案不是，因为fig.add_subplot(111)将返回相同的Axes对象，如果它已经创建。
我的函数也可以在创建图之后调用。
def suplabel(axis,label,label_prop=None,
labelpad=5,
ha='center',va='center'):
''' Add super ylabel or xlabel to the figure
Similar to matplotlib.suptitle
axis - string: "x" or "y"
label - string
label_prop - keyword dictionary for Text
labelpad - padding from the axis (default: 5)
ha - horizontal alignment (default: "center")
va - vertical alignment (default: "center")
'''
fig = pylab.gcf()
xmin = []
ymin = []
for ax in fig.axes:
xmin.append(ax.get_position().xmin)
ymin.append(ax.get_position().ymin)
xmin,ymin = min(xmin),min(ymin)
dpi = fig.dpi
if axis.lower() == "y":
rotation=90.
x = xmin-float(labelpad)/dpi
y = 0.5
elif axis.lower() == 'x':
rotation = 0.
x = 0.5
y = ymin - float(labelpad)/dpi
else:
raise Exception("Unexpected axis: x or y")
if label_prop is None:
label_prop = dict()
pylab.text(x,y,label,rotation=rotation,
transform=fig.transFigure,
ha=ha,va=va,
**label_prop)
你可以在坐标轴上使用set，如下所示:
axes[0].set(xlabel="KartalOl", ylabel="Labeled")
