如何在子图中对齐对数刻度刻度？答案

【问题标题】：How to align logarithmic scale ticks across subplots?如何在子图中对齐对数刻度刻度？
【发布时间】：2019-07-02 08:13:58
【问题描述】：

我想固定刻度在对数刻度上的位置，以便它们在每个子图中都相同（参见图像中的红色注释）。我的代码如下所示：

ax = fig.add_subplot(2,2, axis)
ax2 = ax.twinx()
ax2.set_yscale('log')
ax2.set_ylim(0,100)

现在，set_yscale=('log') 优化了每个子图的刻度间距。我更喜欢采用右上子图的刻度间距。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib subplot

【解决方案1】：

您可以通过获取左双轴的限制并将其设置为右双轴的限制来实现。

考虑以下工作示例。对要对齐轴的子图执行此过程。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 3))

axl = fig.add_subplot(121)
axr = fig.add_subplot(122)

ax1 = axl.twinx()
ax1.plot(np.logspace(-2, 3, 5))
ax1.set_yscale('log')

ax2 = axr.twinx()
ax2.plot(np.logspace(0, 3, 5))
ax2.set_yscale('log')

ax2.set_ylim(ax1.get_ylim()) # <-- This is the key line

plt.tight_layout()
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

OP的解决方案：

绘制虚拟曲线并设置alpha=0。确保曲线跨越 y_min 和 y_max。

fig = plt.figure()
axes = [1,2,3,4]

for axis in axes:
    ax = fig.add_subplot(2,2, axis)
    ax2 = ax.twinx()
    ax2.set_yscale('log')
    ax2.plot(x_dummy, y_dummy, alpha=0)            # <-- dummy plot

    x_real, y_real = func_that_loads_data()        # <-- your interesting plot 
    curve1 = ax2.plot(x_real, y_real)        

plt.show()

Sheldore 提供的解决方案实施起来不切实际，因为我使用 for 循环绘制数据（这是不可避免的，除非我增加变量的数量）。

由于我在每次迭代中都覆盖了 ax 变量，因此我必须将 y 限制保存为全局变量。 Read here why global variables should be avoided.

ax = fig.add_subplot(2,2, axis)
ax2 = ax.twinx()
ax2.set_yscale('log') 

if axis == 1:
    global yscale
    yscale = ax2.get_ylim()                       # <-- where the magic happens
elif axis > 1:
    ax2.set_ylim(yscale)

【讨论】：