Python matplotlib子批次的公共xlabel/ylabel

我有以下情节：

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

现在我想给这张图加上普通的x轴和y轴标签。对于“common”，我的意思是在子地块的整个网格下面应该有一个大的x轴标签，在右边应该有一个大的y轴标签。我在

plt.subplot

的文档中找不到任何关于这方面的信息，我的谷歌搜索结果表明我需要先创建一个大的

plt.subplot（111）

，但是如何使用

plt.subplot

？

将我的5*2子地块放入其中，因为命令：

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

您使用返回一个由图形和轴实例列表组成的元组，这样做已经足够了（请注意，我已将

fig，ax

更改为

fig，axs

）：

如果您碰巧想要更改特定子批次的某些详细信息，您可以通过

axes[i]

访问它，其中

i

迭代子批次

包括一个

fig.tight_layout()

---

在文件末尾，在

plt.show（）

之前，为了避免标签重叠。

如果没有

sharex=True，sharey=True

，您会得到：

有了它，你会感觉更好：

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()

但如果要添加其他标签，则应仅将其添加到边缘打印：

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()

---

为每个绘图添加标签会破坏它（也许有一种方法可以自动检测重复的标签，但我不知道有一种方法）。

这看起来像是您真正想要的。它将相同的方法应用于您的具体案例：

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')

---

在绘制图形网格时，我遇到了类似的问题。图表由两部分组成（顶部和底部）。y型标签应该位于两个部分的中心

我不想使用依赖于知道外部图形中的位置的解决方案（如fig.text（）），因此我操纵了set_ylabel（）函数的y位置。它通常为0.5，即添加到的绘图的中间。由于代码中各部分之间的填充（hspace）为零，因此我可以计算两个部分之间相对于上部的中间部分

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()

缺点：

• 到绘图的水平距离基于顶部，底部记号可能延伸到标签中

• 该公式不考虑零件之间的空间

• 当顶部零件的高度为0时引发异常

---

可能有一种通用的解决方案考虑到了数字之间的填充。

更新：

这个特性现在是我最近在pypi上发布的特性的一部分。默认情况下，制作图形时，标签在轴之间“共享”

---

原始答案：

我发现了一种更稳健的方法：

如果您知道进入

GridSpec

初始化的

bottom

和

top

kwargs，或者您知道

图形

坐标中轴的边位置，您还可以使用一些奇特的“变换”魔法指定

图形

坐标中的ylabel位置。例如：

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!')

…您应该看到标签仍然会适当地调整左右以避免与标签重叠，就像正常情况一样--但现在它将调整为始终正好位于所需子批次之间

---

此外，如果您甚至不使用

set_position

，则默认情况下，ylabel将显示在图形的中间位置。我猜这是因为当最终绘制标签时，

matplotlib

对

y

-坐标使用0.5，而不检查基础坐标变换是否已更改

如果您为左下角的子地块创建不可见标签，从而为常用标签保留空间，则外观会更好。从rcParams传入fontsize也很好。这样，公共标签的大小将随rc设置而改变，并且轴也将被调整以为公共标签留出空间

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'])

---

因为我认为它是相关的和优雅的（不需要指定坐标来放置文本），所以我复制（稍加修改）。< /P> 这将产生以下结果（使用matplotlib版本2.2.0）：

---

Matplotlib v3.4中新增的（

pip安装Matplotlib——升级

）

supxlabel和supylabel

fig.supxlabel（'common_x'））
图supylabel（'common_y'））

见示例：

导入matplotlib.pyplot作为plt
对于tl，zip中的cl（[True，False，False]，[False，False，True]）：
图=plt.图（约束布局=cl，紧密布局=tl）
gs=图添加网格规格（2,3）
ax=dict（）
ax['A']=图add_子图（gs[0,0:2]）
ax['B']=图add_子图（gs[1,0:2]）
ax['C']=图add_子图（gs[：，2]）
ax['C'].setxlabel（'Booger'））
ax['B'].setxlabel（'Booger'））
ax['A'].set_ylabel（'Booger Y'））
图suptitle（f'TEST:tight_布局={tl}约束_布局={cl}'））
图supxlabel（'XLAgg'）
图supylabel（'YLAgg'）
plt.show（）

---

很抱歉，我上面有点不清楚。“common”是指所有图下方的一个x标签，以及图左侧的一个y标签，我已经更新了问题以反映这一点。@JohanLindberg:关于您在此处和上方的评论：

plt.subplot（）

将创建一个新的地物实例。如果您想继续使用此命令，可以轻松添加一个

big\u ax=fig.add\u子图（111）

，因为您已经有一个图形，可以添加另一个轴。在那之后，你可以按照Hooked链接中显示的方式来操作big_ax。谢谢你的建议，但是如果我这样做，我必须在plt.subplot（）之后添加big_ax，然后我将该子图放在其他所有内容之上-我可以使它透明还是以某种方式发送到后面？即使我设定了所有的颜色

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'])

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', which='both', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
plt.xlabel("common X")
plt.ylabel("common Y")