Matplotlib子图中的水平空间操作

在Matplotlib中，我们可以使用subplot()函数将图形分割成几个子图，然后在每个子图中作图。对于一些已经使用subplot()函数分割好的子图，我们常常需要在水平方向进行一些定制化的操作，例如：改变子图之间的间距，调整子图和坐标轴的宽度等。

那么，如何在Matplotlib子图中进行水平空间操作呢？下面将通过几个示例来解答这个问题。

示例1：改变子图之间的间距

在Matplotlib中，可以使用subplots_adjust函数来改变子图之间的间距。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(6, 3), gridspec_kw=dict(width_ratios=[2, 1]))
axs[0].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
axs[1].plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
plt.subplots_adjust(wspace=0.5)
plt.show()

代码解析：

使用plt.subplots()函数生成了1行2列的子图，设置了第一个子图宽度为第二个子图的两倍。通过gridspec_kw的参数width_ratios来完成。
给两个子图分别绘制了一条曲线。
使用subplots_adjust()函数将两个子图之间的宽度调整为默认宽度的1.5倍。

可以看到，通过subplots_adjust()函数，我们成功地调整了子图之间的间距，让它们之间更加紧密。

示例2：调整子图和坐标轴的宽度

有时候我们需要调整子图和坐标轴的宽度，让它们看上去更加美观。下面是一个调整子图和坐标轴宽度的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[2, 1])
fig = plt.figure(figsize=(6, 3))
ax1 = plt.subplot(gs[0])
ax1.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
plt.xticks([])
ax2 = plt.subplot(gs[1])
ax2.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
plt.yticks([])
for ax in [ax1, ax2]:
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    ax.spines['bottom'].set_linewidth(2)
    ax.spines['left'].set_linewidth(2)
    ax.tick_params(width=2)

plt.subplots_adjust(wspace=0.5)
plt.show()

代码解析：

使用gridspec.GridSpec()函数生成1行2列的子图网格。
创建一个figure对象，设置大小为(6, 3)。
使用gs[0]选择网格中的第一个子图，给其绘制一条曲线，同时将其x轴刻度线清空。
使用gs[1]选择网格中的第二个子图，给其绘制一条曲线，同时将其y轴刻度线清空。
遍历所有子图，设置顶部和右侧的边框不可见，调整底部和左侧边框的粗细，调整刻度线的粗细。
使用subplots_adjust()函数将两个子图之间的宽度调整为默认宽度的1.5倍。

可以看到，通过调整子图和坐标轴的宽度，我们让图形看上去更加美观。

示例3：将子图进行对齐

在Matplotlib中，我们还可以使用add_subplot()函数将子图进行对齐。下面是一个将两个子图进行对齐的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(6, 3))
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax1.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
plt.xticks([])
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2, sharey=ax1)
ax2.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
plt.yticks([])
plt.subplots_adjust(wspace=0.05)
plt.show()

代码解析：