信念这玩意不是说出来的，是做出来的。光荣在于平淡，艰巨在于漫长（士兵突击）。

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前言

  1. 概述

   共享坐标轴就是几幅子图之间共享x轴或y轴，这一部分主要了解如何在利用matplotlib制图时共享坐标轴。

  2. 版本

   2.1 山东青岛，2021年5月18日，Version 1

  3. 参考资料

[1]. matplotlib官方文档
[2]. Python绘图总结(Matplotlib篇)之坐标轴及刻度

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一、sharex和sharey

• 代码示例：

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1. 程序目的：
   基于sharex和sharey实现
     (1) 共享x轴
     (2) 共享y轴
     (3) 同时共享x轴和y轴
     (4) 调整子图之间的距离
   
2. 版本
   2.1 山东青岛  2021年5月18日  Version 1

'''

# 1. 相关模块导入
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 正常显示中文字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正常显示负号

# 2. 创建制图数据
x = np.linspace(-5,5,100)
y_1 = np.sin(x)
y_2 = np.cos(x)
y_3 = y_2*2

# 3. 绘图
  # 3.1 共享X轴
figure,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(3,1,
                                    figsize=(5,6),
                                    dpi=600,
                                    # 共享x轴
                                    sharex=True)

ax1.plot(x,y_1,c='blue',linestyle=':')
ax2.plot(x,y_2,c='orange',linestyle=':')
ax3.plot(x,y_3,c='r',linestyle=':')

    # 调整子图形之间的纵向距离
figure.subplots_adjust(hspace=0.1) 

ax1.set_title('以下三图共享了X轴')  # 其实更合理的添加图名时figure.subtitle()

  # 3.2 共享Y轴
    # 创建新的绘图figure和axes对象
figure,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(1,3,
                                    figsize=(6,2),
                                    dpi=600,
                                    # 共享y轴
                                    sharey=True)
figure.suptitle('以下三图共享了Y轴')
ax1.plot(x,y_1,c='blue',linestyle=':')
ax2.plot(x,y_2,c='orange',linestyle=':')
ax3.plot(x,y_3,c='r',linestyle=':')
    # 调整子图形之间的横向距离
figure.subplots_adjust(wspace=0.1) 

  # 3.3 同时共享x轴和y轴
    # 创建新的绘图figure和axes对象
figure,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(1,3,
                                    figsize=(6,2),
                                    dpi=600,
                                    # 共享x轴
                                    sharex=True,
                                    # 共享y轴
                                    sharey=True)

x4 = np.linspace(-10,10,100)
y_4 = np.cos(x4)*2

figure.suptitle('以下三图同时共享了X轴和Y轴')
ax1.plot(x,y_1,c='blue',linestyle=':')
ax2.plot(x,y_2,c='orange',linestyle=':')
ax3.plot(x4,y_4,c='r',linestyle=':')

    # 调整子图形之间的横向距离
figure.subplots_adjust(wspace=0.1) 

plt.show()

• 制图结果：
  
  
  

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