Python 所有子批次的等轴标签和范围

假设我正在绘制一个包含4个子图的图像，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(0, 20)
plt.xlabel('Label_x')
plt.ylabel('Label_y')
plt.plot(something_1)

ax2 = fig.add_subplot(222)
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(0, 20)
plt.xlabel('Label_x')
plt.ylabel('Label_y')
plt.plot(something_2)

ax3 = fig.add_subplot(223)
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(0, 20)
plt.xlabel('Label_x')
plt.ylabel('Label_y')
plt.plot(something_3)

ax4 = fig.add_subplot(224)
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(0, 20)
plt.xlabel('Label_x')
plt.ylabel('Label_y')
plt.plot(something_4)

plt.show()

正如您所看到的，子地块之间唯一发生变化的是最后一行（即：正在绘制的内容），但轴的标签和范围保持不变

---

如何一次性设置轴标签和范围并将其应用于所有子批次？

使用

plt。子批次

：

In [36]: import matplotlib.pyplot as plt
    ...: fig, axes=plt.subplots(2, 2)
    ...: for ax in axes.ravel(): #ravel axes to a flattened array 
    ...:     ax.set_xlim(0, 10)
    ...:     ax.set_ylim(0, 20)
    ...:     ax.set_xlabel('Label_x')
    ...:     ax.set_ylabel('Label_y')
    ...: plt.show()
    ...: 

---

使用

plt.子批次

：

In [36]: import matplotlib.pyplot as plt
    ...: fig, axes=plt.subplots(2, 2)
    ...: for ax in axes.ravel(): #ravel axes to a flattened array 
    ...:     ax.set_xlim(0, 10)
    ...:     ax.set_ylim(0, 20)
    ...:     ax.set_xlabel('Label_x')
    ...:     ax.set_ylabel('Label_y')
    ...: plt.show()
    ...: 

---

使用

plt.子批次

：

In [36]: import matplotlib.pyplot as plt
    ...: fig, axes=plt.subplots(2, 2)
    ...: for ax in axes.ravel(): #ravel axes to a flattened array 
    ...:     ax.set_xlim(0, 10)
    ...:     ax.set_ylim(0, 20)
    ...:     ax.set_xlabel('Label_x')
    ...:     ax.set_ylabel('Label_y')
    ...: plt.show()
    ...: 

---

使用

plt.子批次

：

In [36]: import matplotlib.pyplot as plt
    ...: fig, axes=plt.subplots(2, 2)
    ...: for ax in axes.ravel(): #ravel axes to a flattened array 
    ...:     ax.set_xlim(0, 10)
    ...:     ax.set_ylim(0, 20)
    ...:     ax.set_xlabel('Label_x')
    ...:     ax.set_ylabel('Label_y')
    ...: plt.show()
    ...: 

---

我知道这是前一段时间发布的，但是对于现在看到这篇文章的人，我想在@zhangxaochen答案中添加一点，即在

plt.subplot

命令中也有参数

sharex

和

sharey

。因此，如果您愿意，您可以使用：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes=plt.subplots(2, 2, sharex = True, sharey = True)
for ax in axes.ravel(): #ravel axes to a flattened array 
# Do plotting here
plt.show()

---

我知道这是前一段时间发布的，但是对于现在看到这篇文章的人，我想在@zhangxaochen答案中添加一点，即在

plt.subplot

命令中也有参数

sharex

和

sharey

。因此，如果您愿意，您可以使用：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes=plt.subplots(2, 2, sharex = True, sharey = True)
for ax in axes.ravel(): #ravel axes to a flattened array 
# Do plotting here
plt.show()

---

我知道这是前一段时间发布的，但是对于现在看到这篇文章的人，我想在@zhangxaochen答案中添加一点，即在

plt.subplot

命令中也有参数

sharex

和

sharey

。因此，如果您愿意，您可以使用：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes=plt.subplots(2, 2, sharex = True, sharey = True)
for ax in axes.ravel(): #ravel axes to a flattened array 
# Do plotting here
plt.show()

---

我知道这是前一段时间发布的，但是对于现在看到这篇文章的人，我想在@zhangxaochen答案中添加一点，即在

plt.subplot

命令中也有参数

sharex

和

sharey

。因此，如果您愿意，您可以使用：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes=plt.subplots(2, 2, sharex = True, sharey = True)
for ax in axes.ravel(): #ravel axes to a flattened array 
# Do plotting here
plt.show()