Python 子地块的pyplot轴标签

我有以下情节：

import matplotlib.pyplot as plt

fig2 = plt.figure()
ax3 = fig2.add_subplot(2,1,1)
ax4 = fig2.add_subplot(2,1,2)
ax4.loglog(x1, y1)
ax3.loglog(x2, y2)
ax3.set_ylabel('hello')

我希望能够创建轴标签和标题，不仅是为两个子地块中的每一个子地块创建，还为跨越两个子地块的公共标签创建。例如，因为两个图都有相同的轴，所以我只需要一组x轴和y轴标签。不过，我确实希望每个子地块有不同的标题

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我尝试了一些方法，但没有一种是正确的

您可以创建一个覆盖两个子地块的大子地块，然后设置公共标签

随机导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
x=范围（1101）
y1=[random.randint（1100）表示范围内（len（x））]
y2=[random.randint（1100）表示范围内（len（x））]
图=plt.图（）
ax=图添加_子图（111）#大子图
ax1=图添加子批次（211）
ax2=图添加子批次（212）
#关闭大子地块的轴线和记号
斧头刺['top'].设置颜色（“无”）
斧头刺['bottom'].设置颜色（'none'）
斧头刺['left'].设置颜色（“无”）
斧头刺['right'].设置颜色（'none'）
ax.tick_参数（labelcolor='w'，top=False，bottom=False，left=False，right=False）
ax1.日志日志（x，y1）
ax2.loglog（x，y2）
#设置通用标签
ax.set_xlabel（'common xlabel'））
ax.set_ylabel（'common ylabel'））
ax1.设置标题（“ax1标题”）
ax2.设置标题（“ax2标题”）
plt.savefig（'common_labels.png'，dpi=300）

另一种方法是使用fig.text（）直接设置常用标签的位置

随机导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
x=范围（1101）
y1=[random.randint（1100）表示范围内（len（x））]
y2=[random.randint（1100）表示范围内（len（x））]
图=plt.图（）
ax1=图添加子批次（211）
ax2=图添加子批次（212）
ax1.日志日志（x，y1）
ax2.loglog（x，y2）
#设置通用标签
图文本（0.5，0.04，'通用xlabel'，ha='center'，va='center'）
图文本（0.06，0.5，'公共标签'，ha='中间'，va='中间'，旋转='垂直'）
ax1.设置标题（“ax1标题”）
ax2.设置标题（“ax2标题”）
plt.savefig（'common_labels_text.png'，dpi=300）

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如果您不想导出矢量图形，或者您已经将matplotlib后端设置为忽略无色轴，那么廖文伟的答案是好的；否则，隐藏的轴将显示在导出的图形中

我在这里的回答类似于使用

fig.text

功能的

fig.suptitle

。因此，没有任何艺术家被创造出来，并使其无色。 但是，如果您多次尝试调用它，您将得到一个又一个添加的文本（正如

fig.suptitle

所做的那样）。廖文伟的答案是否定的，因为

fig.add_子图（111）

将返回相同的Axes对象（如果已经创建）

也可以在创建绘图后调用My函数

def suplabel(axis,label,label_prop=None,
             labelpad=5,
             ha='center',va='center'):
    ''' Add super ylabel or xlabel to the figure
    Similar to matplotlib.suptitle
    axis       - string: "x" or "y"
    label      - string
    label_prop - keyword dictionary for Text
    labelpad   - padding from the axis (default: 5)
    ha         - horizontal alignment (default: "center")
    va         - vertical alignment (default: "center")
    '''
    fig = pylab.gcf()
    xmin = []
    ymin = []
    for ax in fig.axes:
        xmin.append(ax.get_position().xmin)
        ymin.append(ax.get_position().ymin)
    xmin,ymin = min(xmin),min(ymin)
    dpi = fig.dpi
    if axis.lower() == "y":
        rotation=90.
        x = xmin-float(labelpad)/dpi
        y = 0.5
    elif axis.lower() == 'x':
        rotation = 0.
        x = 0.5
        y = ymin - float(labelpad)/dpi
    else:
        raise Exception("Unexpected axis: x or y")
    if label_prop is None: 
        label_prop = dict()
    pylab.text(x,y,label,rotation=rotation,
               transform=fig.transFigure,
               ha=ha,va=va,
               **label_prop)

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使用

子地块的一种简单方法是：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(3, 4, sharex=True, sharey=True)
# add a big axes, hide frame
fig.add_subplot(111, frameon=False)
# hide tick and tick label of the big axes
plt.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
plt.grid(False)
plt.xlabel("common X")
plt.ylabel("common Y")

这里是一个解决方案，您可以设置其中一个绘图的ylabel，并调整其位置，使其垂直居中。这样可以避免KYC提到的问题

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def set_shared_ylabel(a, ylabel, labelpad = 0.01):
    """Set a y label shared by multiple axes
    Parameters
    ----------
    a: list of axes
    ylabel: string
    labelpad: float
        Sets the padding between ticklabels and axis label"""

    f = a[0].get_figure()
    f.canvas.draw() #sets f.canvas.renderer needed below

    # get the center position for all plots
    top = a[0].get_position().y1
    bottom = a[-1].get_position().y0

    # get the coordinates of the left side of the tick labels 
    x0 = 1
    for at in a:
        at.set_ylabel('') # just to make sure we don't and up with multiple labels
        bboxes, _ = at.yaxis.get_ticklabel_extents(f.canvas.renderer)
        bboxes = bboxes.inverse_transformed(f.transFigure)
        xt = bboxes.x0
        if xt < x0:
            x0 = xt
    tick_label_left = x0

    # set position of label
    a[-1].set_ylabel(ylabel)
    a[-1].yaxis.set_label_coords(tick_label_left - labelpad,(bottom + top)/2, transform=f.transFigure)

length = 100
x = np.linspace(0,100, length)
y1 = np.random.random(length) * 1000
y2 = np.random.random(length)

f,a = plt.subplots(2, sharex=True, gridspec_kw={'hspace':0})
a[0].plot(x, y1)
a[1].plot(x, y2)
set_shared_ylabel(a, 'shared y label (a. u.)')

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
def set_shared_ylabel（a，ylabel，labelpad=0.01）：
“”“设置由多个轴共享的y标签
参数
----------
a:轴列表
伊拉贝尔：字符串
标签板：浮动
设置标签和轴标签“”之间的填充
f=a[0]。获取图（）
f、 canvas.draw（）#设置下面需要的f.canvas.renderer
#获取所有绘图的中心位置
top=a[0]。获取位置（）.y1
bottom=a[-1]。获取位置（）.y0
#获取刻度标签左侧的坐标
x0=1
对于a中的at：
at.set_ylabel（“”）#只是为了确保我们不使用多个标签
bboxes，=at.yaxis.get_ticklab_区段（f.canvas.renderer）
B盒=B盒。逆_变换（f.变换）
xt=bboxes.x0
如果xt

当Ytick较大时，其他答案中的方法将无法正常工作。ylabel要么与记号重叠，要么被剪裁在左侧，要么完全不可见/位于图形外部

我修改了Hagne的答案，因此它可以处理超过1列的子图，对于xlabel和ylabel，并且它会移动绘图以保持ylabel在图中可见

def set_shared_ylabel(a, xlabel, ylabel, labelpad = 0.01, figleftpad=0.05):
    """Set a y label shared by multiple axes
    Parameters
    ----------
    a: list of axes
    ylabel: string
    labelpad: float
        Sets the padding between ticklabels and axis label"""

    f = a[0,0].get_figure()
    f.canvas.draw() #sets f.canvas.renderer needed below

    # get the center position for all plots
    top = a[0,0].get_position().y1
    bottom = a[-1,-1].get_position().y0

    # get the coordinates of the left side of the tick labels
    x0 = 1
    x1 = 1
    for at_row in a:
        at = at_row[0]
        at.set_ylabel('') # just to make sure we don't and up with multiple labels
        bboxes, _ = at.yaxis.get_ticklabel_extents(f.canvas.renderer)
        bboxes = bboxes.inverse_transformed(f.transFigure)
        xt = bboxes.x0
        if xt < x0:
            x0 = xt
            x1 = bboxes.x1
    tick_label_left = x0

    # shrink plot on left to prevent ylabel clipping
    # (x1 - tick_label_left) is the x coordinate of right end of tick label,
    # basically how much padding is needed to fit tick labels in the figure
    # figleftpad is additional padding to fit the ylabel
    plt.subplots_adjust(left=(x1 - tick_label_left) + figleftpad)

    # set position of label, 
    # note that (figleftpad-labelpad) refers to the middle of the ylabel
    a[-1,-1].set_ylabel(ylabel)
    a[-1,-1].yaxis.set_label_coords(figleftpad-labelpad,(bottom + top)/2, transform=f.transFigure)

    # set xlabel
    y0 = 1
    for at in axes[-1]:
        at.set_xlabel('')  # just to make sure we don't and up with multiple labels
        bboxes, _ = at.xaxis.get_ticklabel_extents(fig.canvas.renderer)
        bboxes = bboxes.inverse_transformed(fig.transFigure)
        yt = bboxes.y0
        if yt < y0:
            y0 = yt
    tick_label_bottom = y0

    axes[-1, -1].set_xlabel(xlabel)
    axes[-1, -1].xaxis.set_label_coords((left + right) / 2, tick_label_bottom - labelpad, transform=fig.transFigure)


或者，如果你对无色轴没问题，我已经修改了Julian Chen的解决方案，这样ylabel就不会与记号标签重叠

基本上，我们只需要设置无色的ylims，这样它就可以匹配子批次中最大的ylims，这样无色的记号标签就可以为ylabel设置正确的位置

同样，我们必须缩小绘图以防止剪切。在这里，我已经硬编码了要缩小的数量，但是你可以四处寻找一个适合你的数字，或者像上面的方法一样计算它

import matplotlib.pyplot as plt
import itertools

fig, axes = plt.subplots(3, 4, sharey='row', sharex=True, squeeze=False)
fig.subplots_adjust(hspace=.5)
miny = maxy = 0
for i, a in enumerate(itertools.chain(*axes)):
    a.plot([0,4**i], [0,4**i])
    a.set_title(i)
    miny = min(miny, a.get_ylim()[0])
    maxy = max(maxy, a.get_ylim()[1])

# add a big axes, hide frame
# set ylim to match the largest range of any subplot
ax_invis = fig.add_subplot(111, frameon=False)
ax_invis.set_ylim([miny, maxy])

# hide tick and tick label of the big axis
plt.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
plt.xlabel("common X")
plt.ylabel("common Y")

# shrink plot to prevent clipping
plt.subplots_adjust(left=0.15)
plt.show()

plt.setp（）
将完成以下工作：

# plot something
fig, axs = plt.subplots(3,3, figsize=(15, 8), sharex=True, sharey=True)
for i, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.scatter(*np.random.normal(size=(2,200)))
    ax.set_title(f'Title {i}')

# set labels
plt.setp(axs[-1, :], xlabel='x axis label')
plt.setp(axs[:, 0], ylabel='y axis label')


suptitle函数使用fig.text（）版本。因此，这可能是一种“官方”的方法？值得强调的是，必须在
ax1
和
ax2
之前创建
ax
，否则大图将掩盖小图。如果全局打印参数包括（可见），则还需要ax.grid（False）或plt.grid（False）网格。第一种方法似乎不再适用于matplotplib的最新版本（我使用2.0.2）：添加到封闭轴的标签不可见。如何将y_标签添加到每个单独的子地块？如果全局打印参数包括（可见）网格，则还需要ax.grid（False）或plt.grid（False）。我这样做是为了（5，1）子地块和我的ylabel在
# list loss and acc are your data
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)

ax1.plot(iteration1, loss)
ax2.plot(iteration2, acc)

ax1.set_title('Training Loss')
ax2.set_title('Training Accuracy')

ax1.set_xlabel('Iteration')
ax1.set_ylabel('Loss')

ax2.set_xlabel('Iteration')
ax2.set_ylabel('Accuracy')

# plot something
fig, axs = plt.subplots(3,3, figsize=(15, 8), sharex=True, sharey=True)
for i, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.scatter(*np.random.normal(size=(2,200)))
    ax.set_title(f'Title {i}')

# set labels
plt.setp(axs[-1, :], xlabel='x axis label')
plt.setp(axs[:, 0], ylabel='y axis label')