서브 플롯에 대한 pyplot 좌표축 레이블


187

나는 다음과 같은 줄거리를 가지고있다 :

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')

두 하위 플롯 각각뿐만 아니라 두 하위 플롯에 걸쳐있는 공통 레이블에 대한 축 레이블과 제목을 만들 수 있기를 원합니다. 예를 들어 두 플롯 모두 동일한 축을 가지므로 한 세트의 x 및 y 축 레이블 만 필요합니다. 그래도 서브 플롯마다 다른 제목을 원합니다.

몇 가지를 시도했지만 그중 아무것도 제대로 작동하지 않았습니다.

답변:


261

두 개의 서브 플롯을 포함하는 큰 서브 플롯을 작성한 다음 공통 레이블을 설정할 수 있습니다.

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 101)
y1 = [random.randint(1, 100) for _ in xrange(len(x))]
y2 = [random.randint(1, 100) for _ in xrange(len(x))]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)    # The big subplot
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

# Turn off axis lines and ticks of the big subplot
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.tick_params(labelcolor='w', top=False, bottom=False, left=False, right=False)

ax1.loglog(x, y1)
ax2.loglog(x, y2)

# Set common labels
ax.set_xlabel('common xlabel')
ax.set_ylabel('common ylabel')

ax1.set_title('ax1 title')
ax2.set_title('ax2 title')

plt.savefig('common_labels.png', dpi=300)

common_labels.png

다른 방법은 fig.text ()를 사용하여 공통 레이블의 위치를 ​​직접 설정하는 것입니다.

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 101)
y1 = [random.randint(1, 100) for _ in xrange(len(x))]
y2 = [random.randint(1, 100) for _ in xrange(len(x))]

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

ax1.loglog(x, y1)
ax2.loglog(x, y2)

# Set common labels
fig.text(0.5, 0.04, 'common xlabel', ha='center', va='center')
fig.text(0.06, 0.5, 'common ylabel', ha='center', va='center', rotation='vertical')

ax1.set_title('ax1 title')
ax2.set_title('ax2 title')

plt.savefig('common_labels_text.png', dpi=300)

common_labels_text.png


1
suptitle 함수는 fig.text () 버전을 사용합니다. 그래서 이것이 "공식적인"방법일까요?
PhML

4
ax전에 ax1와를 만들어야 한다는 점을 강조 할 가치가 있습니다 ax2. 그렇지 않으면 큰 줄거리가 작은 줄거리를 덮을 것입니다.
1 '

전역 플로팅 매개 변수에 (표시) 그리드가 포함 된 경우 ax.grid (False) 또는 plt.grid (False)도 필요합니다.
Næreen

3
matplotplib의 최신 버전에서는 첫 번째 접근 방식이 더 이상 작동하지 않는 것 같습니다 (2.0.2 사용). 둘러싸는 도끼에 추가 된 레이블은 보이지 않습니다.
M. Toya

각 개별 서브 플롯에 y_labels를 추가하는 방법은 무엇입니까?
Fardin

115

사용하는 간단한 방법 subplots:

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='off', bottom='off', left='off', right='off')
plt.grid(False)
plt.xlabel("common X")
plt.ylabel("common Y")

1
전역 플로팅 매개 변수에 (표시) 그리드가 포함 된 경우 ax.grid (False) 또는 plt.grid (False)도 필요합니다.
Næreen

1
나는 (5, 1) 서브 플롯에 대해 이것을하고 있으며 내 ylabel은 서브 플롯 근처가 아닌 창의 왼쪽 가장자리에서 꺼져 있습니다.
Evidlo April

1
당신은 공감대를 얻었다. 그러나 코드가 수행하는 작업을 설명하거나 이미지를 첨부하거나 예제를 표시하십시오.
카림 Jeiroudi

4
변경 'off'False하기 matplotlib의 새로운 버전 (저는 2.2.2가)
테드

2
그리고 플롯을 어떻게 추가합니까? for ax in axes: ax.plot(x, y)잘하지 않는 것 같습니다.
usernumber

16

Wen-wei Liao의 대답은 벡터 그래픽을 내 보내지 않거나 무색 축을 무시하도록 matplotlib 백엔드를 설정 한 경우에 좋습니다. 그렇지 않으면 숨겨진 축이 내 보낸 그래픽에 나타납니다.

내 대답 은 함수 를 사용하는 suplabel것과 비슷 합니다. 따라서 축 아티스트가 만들어지고 무색으로 만들어지지 않습니다. 그러나 여러 번 호출하려고하면 텍스트가 서로 위에 추가됩니다 . Wen-wei Liao의 답변은 그렇지 않습니다 . 이미 생성 된 동일한 Axes 객체를 반환 하기 때문 입니다.fig.suptitlefig.textfig.suptitlefig.add_subplot(111)

플롯을 만든 후에도 함수를 호출 할 수 있습니다.

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)

이것이 가장 좋은 답변입니다. 구현이 쉽고 labelpad 옵션으로 인해 레이블이 겹치지 않습니다.
Arthur Dent

8

다음은 플롯 중 하나의 ylabel을 설정하고 수직 중심에 오도록 위치를 조정하는 솔루션입니다. 이렇게하면 KYC에서 언급 한 문제를 피할 수 있습니다.

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.)')

여기에 이미지 설명을 입력하십시오


7

plt.setp() 일을 할 것입니다 :

# 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')

여기에 이미지 설명을 입력하십시오


이 방법으로 글꼴 크기 / 무게를 설정하는 방법이 있습니까?
pfabri

3
# 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')

1

ytick이 크면 다른 답변의 방법이 제대로 작동하지 않습니다. ylabel은 눈금과 겹치거나 왼쪽에서 잘 리거나 그림에서 완전히 보이지 않거나 바깥쪽으로 잘립니다.

Hagne의 답변을 수정하여 xlabel 및 ylabel에 대해 둘 이상의 하위 플롯 열에서 작동하며 그림에서 ylabel을 표시하도록 플롯을 이동합니다.

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)

Hagne의 대답은 캔버스 외부에 있기 때문에 ylabel을 그리지 않고 KYC의 ylabel은 눈금 레이블과 겹칩니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import itertools

fig, axes = plt.subplots(3, 4, sharey='row', sharex=True, squeeze=False)
fig.subplots_adjust(hspace=.5)
for i, a in enumerate(itertools.chain(*axes)):
    a.plot([0,4**i], [0,4**i])
    a.set_title(i)
set_shared_ylabel(axes, 'common X', 'common Y')
plt.show()

또는 무색 축으로 괜찮 으면 Julian Chen의 솔루션을 수정하여 ylabel이 눈금 레이블과 겹치지 않도록합니다.

기본적으로 무색의 ylims를 설정해야 서브 플로트의 가장 큰 ylims와 일치하므로 무색 눈금 레이블이 ylabel의 올바른 위치를 설정합니다.

다시, 클리핑을 방지하기 위해 플롯을 축소해야합니다. 여기에 축소 할 양을 하드 코딩했지만, 위의 방법과 같이 숫자를 찾기 위해 계산하거나 계산할 수 있습니다.

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()
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