如何设置Matplotlib在所有子图上使用相同的轴限制

背景介绍

Matplotlib是一个绘图库，用于在Python中创建静态、动态、交互式图形。它广泛应用于数据可视化、科学研究和工程应用。其中，在Matplotlib中使用子图可以方便地在一个画板中绘制多个图形。

在创建子图时，图形的X轴和Y轴的刻度不一定相同，这会影响到图像的可视化效果。有时，为了使子图具备更好的可比性，需要将所有子图的X轴和Y轴的刻度设置成相同的值。本篇文章将介绍如何设置Matplotlib在所有子图上使用相同的轴限制。

方法一：通过循环设置子图的刻度

可以使用一个循环，将所有的子图缩放到相同的轴限制：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成10个子图
fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4))

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制子图
for i in range(2):
    for j in range(5):
        axs[i,j].plot(x, y1)
        axs[i,j].plot(x, y2)

        # 将所有子图的X轴和Y轴范围设置为相同的值
        axs[i,j].set_xlim([0, 2*np.pi])
        axs[i,j].set_ylim([-1, 1])

plt.show()

运行以上代码，将会生成10个子图，每个图形的X轴和Y轴的刻度都相同。

方法二：使用subplot_kw参数

在Matplotlib 3.3.0及以上版本中，可以直接在subplots()函数中使用subplot_kw关键字参数，设置所有子图的刻度。需要注意的是，该参数值是一个字典形式。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成10个子图
fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4), 
                         subplot_kw={'xlim': [0, 2*np.pi], 'ylim': [-1, 1]})

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制子图
for i in range(2):
    for j in range(5):
        axs[i,j].plot(x, y1)
        axs[i,j].plot(x, y2)

plt.show()

运行以上代码，得到的结果和第一种方法相同。

方法三：使用xlim_shared和ylim_shared参数

在Matplotlib 3.4.0及以上版本中，可以在生成子图对象之后，使用xlim_shared和ylim_shared参数使所有子图的刻度保持相同。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成10个子图
fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4))

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 设置所有子图的X轴和Y轴范围相同
for ax in axs.flat:
    ax.set(xlim=(0, 2*np.pi), ylim=(-1, 1))

# 绘制子图
for i in range(2):
    for j in range(5):
        axs[i,j].plot(x, y1)
        axs[i,j].plot(x, y2)

plt.show()

运行以上代码，得到的结果同样是所有子图的刻度保持相同。