Python Matplotlib:在特定y轴截距处设置x轴刻度标签，但在y=0处设置x轴和刻度

作为标题，我有多个子图，希望x轴刻度标签显示在y=-1（我所有的子图都有y型标记（-1.1到1.1），而x轴线和刻度显示在y=0。我当前的编辑代码如下：

while x < 10: 
    plt.add_subplot(10,1,x).yaxis.tick_right()
    plt.subplot(10,1,x).spines['bottom'].set_position('zero')
    plt.subplot(10,1,x).spines['bottom'].set_color('xkcd:light grey')
    plt.subplot(10,1,x).set_facecolor('xkcd:dark grey')
    plt.tick_params(axis='x', direction='out', labelbottom='on', color='xkcd:light grey', labelcolor='xkcd:light grey')
    plt.plot()
    plt.ylim(-1.1,1.1)

    x+=1

plt.show()

当x<10时：
plt.add_子图（10,1,x）.yaxis.tick_right（）
plt.子批次（10,1,x）.脊椎['bottom']。设置位置（'zero'））
plt.子图（10,1,x）.刺['bottom'].设置颜色（'xkcd:浅灰色'）
plt.子图（10,1,x）.设置面颜色（'xkcd:深灰色'）
plt.勾选参数（轴='x'，方向='out'，标签底部='on'，颜色='xkcd:浅灰色'，标签颜色='xkcd:浅灰色'）
plt.plot（）
plt.ylim（-1.1,1.1）
x+=1
plt.show（）

子批次的当前示例如下所示：

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通常可通过以下方式设置，并指定“数据”：

plt.subplot(10,1,x).spines['bottom'].set_position(('data', -1))

“数据””：将脊椎放置在指定的数据坐标处

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↳

通常可通过并指定“数据””进行设置：

plt.subplot(10,1,x).spines['bottom'].set_position(('data', -1))

“数据””：将脊椎放置在指定的数据坐标处

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↳

在数据坐标中设置标签的位置是很不寻常的。但这仍然是可能的。类似于您可以使用变换来移动标签。在这里，我们将首先将标签移动1个数据单位，然后应用通常的变换

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.transforms as mtrans

x = np.linspace(2013.6,2018.4)
y = np.cumsum(np.random.randn(50))/12.+0.3

ax = plt.subplot(111)
ax.yaxis.tick_right()
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['bottom'].set_color('xkcd:light grey')
ax.set_facecolor('xkcd:dark grey')
ax.tick_params(axis='x', direction='out', labelbottom=True, pad=0, 
               color='xkcd:light grey', labelcolor='xkcd:light grey')
ax.plot(x,y)
ax.set_ylim(-1.1,1.1)


trans = mtrans.Affine2D().translate(0,-1.)
for t in ax.get_xticklabels():
    t.set_transform(trans + t.get_transform())

plt.tight_layout()
plt.show()

---

在数据坐标中设置标签的位置是很不寻常的。但这仍然是可能的。类似于您可以使用变换来移动标签。在这里，我们将首先将它们移动1个数据单位，然后应用通常的变换

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.transforms as mtrans

x = np.linspace(2013.6,2018.4)
y = np.cumsum(np.random.randn(50))/12.+0.3

ax = plt.subplot(111)
ax.yaxis.tick_right()
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['bottom'].set_color('xkcd:light grey')
ax.set_facecolor('xkcd:dark grey')
ax.tick_params(axis='x', direction='out', labelbottom=True, pad=0, 
               color='xkcd:light grey', labelcolor='xkcd:light grey')
ax.plot(x,y)
ax.set_ylim(-1.1,1.1)


trans = mtrans.Affine2D().translate(0,-1.)
for t in ax.get_xticklabels():
    t.set_transform(trans + t.get_transform())

plt.tight_layout()
plt.show()

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您可以使用

轴。勾选参数（'x'，pad=100）

在x轴标签上方创建填充，将其向下推至

y=-1

。调整填充值，直到找到所需位置。若要获得更好的答案，请发布包含预期输出的a。您可以使用

轴。勾选参数（'x'，pad=100）

若要在x轴标签上方创建填充，请将其向下推至

y=-1

。调整填充值，直到找到所需位置。若要获得更好的答案，请发布包含预期输出的a。这将使整个轴（包括刻度）下降至-1。是否有办法只移动刻度标签（即本例中的日期）下降到y=-1？@Singapore123：当然有办法，尽管我对你的提问感到困惑。也许可以发布一个示例屏幕截图，说明你希望它看起来如何。目前，当我尝试你的代码时，我只得到一个灰色条，因此你的更多代码显示数据可能也会有所帮助。这会带来整个轴（包括勾号）降到-1.有没有办法只带上勾号标签（即本例中的日期）归结到y=-1？@Singapore123：当然有办法，尽管我对你的提问感到困惑。也许可以发布一个示例屏幕截图，说明你希望它看起来如何。目前，当我尝试你的代码时，我只会得到一个灰色条，所以你的更多代码显示数据可能也会有所帮助。