Xlabel / ylabel phổ biến cho các ô con matplotlib

Tôi có cốt truyện sau:

fig,ax = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

và bây giờ tôi muốn đưa ra biểu đồ này nhãn chung trục x và nhãn trục y. Với "chung", tôi muốn nói rằng nên có một nhãn trục x lớn bên dưới toàn bộ lưới của các ô con và một nhãn trục y lớn ở bên phải. Tôi không thể tìm thấy bất cứ điều gì về điều này trong tài liệu cho plt.subplots, và các nhân viên của tôi gợi ý rằng tôi cần phải làm cho lớn plt.subplot(111)để bắt đầu - nhưng làm thế nào để tôi đặt các ô con 5 * 2 của mình vào đó bằng cách sử dụng plt.subplots?

Điều này trông giống như những gì bạn thực sự muốn. Nó áp dụng cách tiếp cận tương tự của câu trả lời này cho trường hợp cụ thể của bạn:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, sharex=True, sharey=True, figsize=(6, 6))

fig.text(0.5, 0.04, 'common X', ha='center')
fig.text(0.04, 0.5, 'common Y', va='center', rotation='vertical')

Vì tôi cho rằng nó phù hợp và đủ thanh lịch (không cần chỉ định tọa độ để đặt văn bản), tôi sao chép (với một chút thích ứng) một câu trả lời cho một câu hỏi liên quan khác .

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(5, 2, sharex=True, sharey=True, figsize=(6,15))
# add a big axis, hide frame
fig.add_subplot(111, frameon=False)
# hide tick and tick label of the big axis
plt.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
plt.xlabel("common X")
plt.ylabel("common Y")

Điều này dẫn đến kết quả sau (với phiên bản matplotlib 2.2.0):

Không có sharex=True, sharey=Truebạn nhận được:

Với nó, bạn sẽ làm cho nó đẹp hơn:

fig, axes2d = plt.subplots(nrows=3, ncols=3,
                           sharex=True, sharey=True,
                           figsize=(6,6))

for i, row in enumerate(axes2d):
    for j, cell in enumerate(row):
        cell.imshow(np.random.rand(32,32))

plt.tight_layout()

Nhưng nếu bạn muốn thêm nhãn bổ sung, bạn chỉ nên thêm chúng vào các ô cạnh:

fig, axes2d = plt.subplots(nrows=3, ncols=3,
                           sharex=True, sharey=True,
                           figsize=(6,6))

for i, row in enumerate(axes2d):
    for j, cell in enumerate(row):
        cell.imshow(np.random.rand(32,32))
        if i == len(axes2d) - 1:
            cell.set_xlabel("noise column: {0:d}".format(j + 1))
        if j == 0:
            cell.set_ylabel("noise row: {0:d}".format(i + 1))

plt.tight_layout()

Thêm nhãn cho mỗi ô sẽ làm hỏng nó (có thể có một cách để tự động phát hiện các nhãn lặp lại, nhưng tôi không biết về một nhãn).

Vì lệnh:

fig,ax = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

bạn đã sử dụng trả về một tuple bao gồm hình và một danh sách các trường hợp trục, nó đã đủ để làm một cái gì đó như (nhớ rằng tôi đã thay đổi fig,axthành fig,axes):

fig,axes = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

for ax in axes:
    ax.set_xlabel('Common x-label')
    ax.set_ylabel('Common y-label')

Nếu bạn tình cờ muốn thay đổi một số chi tiết trên một ô phụ cụ thể, bạn có thể truy cập nó thông qua axes[i]nơi ilặp lại trên các ô phụ của bạn.

Nó cũng có thể rất hữu ích để bao gồm một

fig.tight_layout()

ở cuối tập tin, trước plt.show(), để tránh các nhãn chồng chéo.

Nó sẽ trông tốt hơn nếu bạn dành chỗ cho các nhãn chung bằng cách tạo nhãn vô hình cho ô phụ ở góc dưới bên trái. Nó cũng là tốt để vượt qua trong các phông chữ từ RCParams. Bằng cách này, các nhãn chung sẽ thay đổi kích thước với thiết lập RC của bạn và các trục cũng sẽ được điều chỉnh để chừa không gian cho các nhãn chung.

fig_size = [8, 6]
fig, ax = plt.subplots(5, 2, sharex=True, sharey=True, figsize=fig_size)
# Reserve space for axis labels
ax[-1, 0].set_xlabel('.', color=(0, 0, 0, 0))
ax[-1, 0].set_ylabel('.', color=(0, 0, 0, 0))
# Make common axis labels
fig.text(0.5, 0.04, 'common X', va='center', ha='center', fontsize=rcParams['axes.labelsize'])
fig.text(0.04, 0.5, 'common Y', va='center', ha='center', rotation='vertical', fontsize=rcParams['axes.labelsize'])

Tôi gặp phải một vấn đề tương tự trong khi vẽ một lưới đồ thị. Các biểu đồ bao gồm hai phần (trên và dưới). Nhãn y được cho là tập trung vào cả hai phần.

Tôi không muốn sử dụng một giải pháp phụ thuộc vào việc biết vị trí trong hình bên ngoài (như fig.text ()), vì vậy tôi đã thao tác vị trí y của hàm set_ylabel (). Nó thường là 0,5, phần giữa của cốt truyện được thêm vào. Vì phần đệm giữa các phần (hspace) trong mã của tôi bằng 0, tôi có thể tính được phần giữa của hai phần so với phần trên.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

# Create outer and inner grid
outerGrid = gridspec.GridSpec(2, 3, width_ratios=[1,1,1], height_ratios=[1,1])
somePlot = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(2, 1,
               subplot_spec=outerGrid[3], height_ratios=[1,3], hspace = 0)

# Add two partial plots
partA = plt.subplot(somePlot[0])
partB = plt.subplot(somePlot[1])

# No x-ticks for the upper plot
plt.setp(partA.get_xticklabels(), visible=False)

# The center is (height(top)-height(bottom))/(2*height(top))
# Simplified to 0.5 - height(bottom)/(2*height(top))
mid = 0.5-somePlot.get_height_ratios()[1]/(2.*somePlot.get_height_ratios()[0])
# Place the y-label
partA.set_ylabel('shared label', y = mid)

plt.show()

hình ảnh

Nhược điểm:

• Khoảng cách ngang đến cốt truyện dựa trên phần trên cùng, các dấu tick phía dưới có thể mở rộng vào nhãn.

• Công thức không tính khoảng trống giữa các phần.

• Ném một ngoại lệ khi chiều cao của phần trên cùng là 0.

Có lẽ có một giải pháp chung có tính đến phần đệm giữa các số liệu.

Cập nhật:

Tính năng này hiện là một phần của gói matplotlib proplot mà tôi mới phát hành trên pypi. Theo mặc định, khi bạn tạo số liệu, các nhãn được "chia sẻ" giữa các trục.

Câu trả lời gốc:

Tôi phát hiện ra một phương pháp mạnh mẽ hơn:

Nếu bạn biết bottomvà các topkwarg đã bắt đầu GridSpeckhởi tạo hoặc bạn biết các vị trí cạnh của trục trong Figuretọa độ , bạn cũng có thể chỉ định vị trí ylabel trong Figuretọa độ bằng một số phép thuật "biến đổi" lạ mắt. Ví dụ:

import matplotlib.transforms as mtransforms
bottom, top = .1, .9
f, a = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, bottom=bottom, top=top)
avepos = (bottom+top)/2
a[0].yaxis.label.set_transform(mtransforms.blended_transform_factory(
       mtransforms.IdentityTransform(), f.transFigure # specify x, y transform
       )) # changed from default blend (IdentityTransform(), a[0].transAxes)
a[0].yaxis.label.set_position((0, avepos))
a[0].set_ylabel('Hello, world!')

... Và bạn sẽ thấy rằng nhãn vẫn điều chỉnh một cách thích hợp từ trái sang phải để không bị chồng chéo với ticklabels, giống như bình thường - nhưng bây giờ nó sẽ điều chỉnh để luôn chính xác giữa các ô con mong muốn.

Hơn nữa, nếu bạn thậm chí không sử dụng set_position, ylabel sẽ hiển thị theo mặc định chính xác một nửa con số . Tôi đoán điều này là do khi nhãn cuối cùng được vẽ, matplotlibsử dụng 0,5 cho y-coordine mà không kiểm tra xem biến đổi tọa độ cơ bản có thay đổi hay không.