创建后共享子图的 X 轴
在 matplotlib 中,独立创建的子图具有单独的 x 轴和 y 轴。要在子图之间共享轴,通常建议在创建子图时指定共享属性。
但是,本文讨论了创建子图后共享 x 轴的特定场景。使用生成预先存在的子图的库时可能会出现这种情况。
创建后轴共享
要在创建后链接两个子图的 x 轴,请使用 sharex(ax) 方法:
<code class="python">ax2.sharex(ax1)</code>
其中 ax1 是具有所需 x 轴的子图,ax2 是要共享 x 轴的子图。
X 刻度标签处理
共享 x 轴后,您需要禁用其中一个子图上的 x 刻度标签以避免重复。
<code class="python">ax1.set_xticklabels([]) # Disable x tick labels for ax1</code>
自动缩放注意事项
根据需要,您可能想要在第二个子图 (ax2) 上使用 autoscale() 方法来调整其 y 轴缩放。
示例
考虑以下代码,该代码创建两个子图,然后共享它们的 x 轴创建:
<code class="python">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.arange(1000) / 100 x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) y = np.cos(2 * np.pi * 10 * t) fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot(211) ax1.plot(t, x) ax2 = plt.subplot(212) ax2.plot(t, y) ax2.sharex(ax1) ax1.set_xticklabels([]) # ax2.autoscale() # Uncomment for autoscaling plt.show()</code>
此代码生成两个子图,每个子图都有自己的 y 轴,但共享相同的 x 轴。第一个子图上的 x 刻度标签被禁用以避免重复。并且,如有必要,可以将自动缩放应用于第二个子图以进行 y 轴调整。
以上是创建 Matplotlib 子图后如何共享 X 轴?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

SecLists
SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。