Gemeinsames xlabel / ylabel für matplotlib-Subplots

Ich habe die folgende Handlung:

fig,ax = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

und jetzt möchte ich diesem Plot gemeinsame x-Achsen-Beschriftungen und y-Achsen-Beschriftungen geben. Mit "common" meine ich, dass es eine große Beschriftung der x-Achse unter dem gesamten Raster der Unterzeichnungen und eine große Beschriftung der y-Achse rechts geben sollte. Ich kann in der Dokumentation für nichts dazu finden plt.subplots, und meine Googler schlagen vor, dass ich zunächst einen großen machen muss plt.subplot(111)- aber wie füge ich dann meine 5 * 2-Nebenhandlungen in diese ein plt.subplots?

Das sieht so aus, wie Sie es tatsächlich wollen. Der gleiche Ansatz dieser Antwort wird auf Ihren speziellen Fall angewendet:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, sharex=True, sharey=True, figsize=(6, 6))

fig.text(0.5, 0.04, 'common X', ha='center')
fig.text(0.04, 0.5, 'common Y', va='center', rotation='vertical')

Da ich es für relevant und elegant genug halte (es müssen keine Koordinaten angegeben werden, um Text zu platzieren), kopiere ich (mit einer geringfügigen Anpassung) eine Antwort auf eine andere verwandte Frage .

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(5, 2, sharex=True, sharey=True, figsize=(6,15))
# add a big axis, hide frame
fig.add_subplot(111, frameon=False)
# 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")

Dies führt zu folgenden Ergebnissen (mit matplotlib Version 2.2.0):

Ohne dass sharex=True, sharey=Truedu bekommst:

Damit sollten Sie es schöner bekommen:

fig, axes2d = plt.subplots(nrows=3, ncols=3,
                           sharex=True, sharey=True,
                           figsize=(6,6))

for i, row in enumerate(axes2d):
    for j, cell in enumerate(row):
        cell.imshow(np.random.rand(32,32))

plt.tight_layout()

Wenn Sie jedoch zusätzliche Beschriftungen hinzufügen möchten, sollten Sie diese nur zu den Randdiagrammen hinzufügen:

fig, axes2d = plt.subplots(nrows=3, ncols=3,
                           sharex=True, sharey=True,
                           figsize=(6,6))

for i, row in enumerate(axes2d):
    for j, cell in enumerate(row):
        cell.imshow(np.random.rand(32,32))
        if i == len(axes2d) - 1:
            cell.set_xlabel("noise column: {0:d}".format(j + 1))
        if j == 0:
            cell.set_ylabel("noise row: {0:d}".format(i + 1))

plt.tight_layout()

Das Hinzufügen eines Etiketts für jedes Diagramm würde es verderben (möglicherweise gibt es eine Möglichkeit, wiederholte Etiketten automatisch zu erkennen, aber mir ist keines bekannt).

Seit dem Befehl:

fig,ax = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

Sie haben ein Tupel zurückgegeben, das aus der Abbildung und einer Liste der Achseninstanzen besteht. Es reicht bereits aus, etwas zu tun wie (Gedanken, zu denen ich geändert fig,axhabe fig,axes):

fig,axes = plt.subplots(5,2,sharex=True,sharey=True,figsize=fig_size)

for ax in axes:
    ax.set_xlabel('Common x-label')
    ax.set_ylabel('Common y-label')

Wenn Sie zufällig einige Details zu einem bestimmten Unterplot ändern möchten, können Sie darauf zugreifen, axes[i]indem Sie iüber Ihre Unterplots iterieren.

Es kann auch sehr hilfreich sein, a aufzunehmen

fig.tight_layout()

am Ende der Datei vor dem plt.show(), um überlappende Beschriftungen zu vermeiden.

Es sieht besser aus, wenn Sie Platz für die allgemeinen Beschriftungen reservieren, indem Sie unsichtbare Beschriftungen für die Unterzeichnung in der unteren linken Ecke erstellen. Es ist auch gut, die Schriftgröße von rcParams zu übergeben. Auf diese Weise ändern sich die Größe der allgemeinen Beschriftungen mit Ihrem RC-Setup, und die Achsen werden ebenfalls angepasst, um Platz für die allgemeinen Beschriftungen zu lassen.

fig_size = [8, 6]
fig, ax = plt.subplots(5, 2, sharex=True, sharey=True, figsize=fig_size)
# Reserve space for axis labels
ax[-1, 0].set_xlabel('.', color=(0, 0, 0, 0))
ax[-1, 0].set_ylabel('.', color=(0, 0, 0, 0))
# Make common axis labels
fig.text(0.5, 0.04, 'common X', va='center', ha='center', fontsize=rcParams['axes.labelsize'])
fig.text(0.04, 0.5, 'common Y', va='center', ha='center', rotation='vertical', fontsize=rcParams['axes.labelsize'])

Beim Zeichnen eines Diagrammrasters stieß ich auf ein ähnliches Problem. Die Grafiken bestanden aus zwei Teilen (oben und unten). Das y-Label sollte über beiden Teilen zentriert sein.

Ich wollte keine Lösung verwenden, die davon abhängt, die Position in der äußeren Figur zu kennen (wie fig.text ()), also habe ich die y-Position der Funktion set_ylabel () manipuliert. Es ist normalerweise 0,5, die Mitte des Diagramms, zu dem es hinzugefügt wird. Da der Abstand zwischen den Teilen (hspace) in meinem Code Null war, konnte ich die Mitte der beiden Teile relativ zum oberen Teil berechnen.

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

# Create outer and inner grid
outerGrid = gridspec.GridSpec(2, 3, width_ratios=[1,1,1], height_ratios=[1,1])
somePlot = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(2, 1,
               subplot_spec=outerGrid[3], height_ratios=[1,3], hspace = 0)

# Add two partial plots
partA = plt.subplot(somePlot[0])
partB = plt.subplot(somePlot[1])

# No x-ticks for the upper plot
plt.setp(partA.get_xticklabels(), visible=False)

# The center is (height(top)-height(bottom))/(2*height(top))
# Simplified to 0.5 - height(bottom)/(2*height(top))
mid = 0.5-somePlot.get_height_ratios()[1]/(2.*somePlot.get_height_ratios()[0])
# Place the y-label
partA.set_ylabel('shared label', y = mid)

plt.show()

Bild

Nachteile:

• Der horizontale Abstand zum Plot basiert auf dem oberen Teil, die unteren Häkchen können sich bis in das Etikett erstrecken.

• Die Formel berücksichtigt keinen Abstand zwischen den Teilen.

• Löst eine Ausnahme aus, wenn die Höhe des Oberteils 0 beträgt.

Es gibt wahrscheinlich eine allgemeine Lösung, die das Auffüllen zwischen Zahlen berücksichtigt.

Aktualisieren:

Diese Funktion ist jetzt Teil des Proplot-Matplotlib-Pakets , das ich kürzlich auf pypi veröffentlicht habe. Wenn Sie Zahlen erstellen, werden die Beschriftungen standardmäßig von den Achsen "geteilt".

Ursprüngliche Antwort:

Ich habe eine robustere Methode entdeckt:

Wenn Sie die bottomund topkwargs kennen, die in eine GridSpecInitialisierung eingegangen sind , oder wenn Sie die Kantenpositionen Ihrer Achsen auf andere Weise in FigureKoordinaten kennen , können Sie die ylabel-Position auch in FigureKoordinaten mit einer ausgefallenen "Transformations" -Magie angeben . Beispielsweise:

import matplotlib.transforms as mtransforms
bottom, top = .1, .9
f, a = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, bottom=bottom, top=top)
avepos = (bottom+top)/2
a[0].yaxis.label.set_transform(mtransforms.blended_transform_factory(
       mtransforms.IdentityTransform(), f.transFigure # specify x, y transform
       )) # changed from default blend (IdentityTransform(), a[0].transAxes)
a[0].yaxis.label.set_position((0, avepos))
a[0].set_ylabel('Hello, world!')

... und Sie sollten sehen, dass das Etikett immer noch entsprechend von links nach rechts angepasst wird, um eine Überlappung mit Ticklabels zu vermeiden, genau wie normal - aber jetzt wird es so angepasst, dass es immer genau zwischen den gewünschten Unterplots liegt.

Wenn Sie nicht einmal verwenden set_position, wird das ylabel standardmäßig genau in der Mitte der Abbildung angezeigt . Ich vermute, das liegt daran, dass beim endgültigen Zeichnen der Beschriftung matplotlib0,5 für die yKoordinate verwendet wird, ohne zu überprüfen, ob sich die zugrunde liegende Koordinatentransformation geändert hat.