サブプロットのピボット軸ラベル
次のようなプロットがあります。
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')
2つのサブプロットのそれぞれについてだけでなく、両方のサブプロットにまたがる共通のラベルも作成できるようにしたいと思います。たとえば、両方のプロットは同じ軸を持っているので、x軸とy軸のラベルは1セットだけで十分です。サブプロットごとに異なるタイトルを付けたいのですが。
私はいくつかのことを試しましたが、どれも正しく動作しませんでした
2つのサブプロットをカバーする大きなサブプロットを作成してから、共通のラベルを設定することができます。
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='off', bottom='off', left='off', right='off')
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)
もう1つの方法は、fig.text（）を使って共通ラベルの位置を直接設定することです。
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)
subplotsを使用した簡単な方法：
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")
Wen-wei Liaoの答えは、ベクトルグラフィックスをエクスポートしようとしていない場合、または無色の軸を無視するようにmatplotlibバックエンドを設定している場合に役立ちます。そうでなければ、隠されたAxesはエクスポートされたグラフィックに現れるでしょう。
私の答えsuplabelは、fig.suptitle関数を使用するfig.textに似ています。したがって、作成されて無色になっているAxeアーティストはいません。ただし、それを複数回呼び出そうとすると、（fig.suptitleもそうであるように）テキストが互いの上に追加されることになります。 Wen-wei Liaoの答えはそうではありません。なぜならfig.add_subplot(111)は既に作成されている場合は同じAxesオブジェクトを返すからです。
プロットが作成された後に私の関数を呼び出すこともできます。
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)
これは、プロットの1つのylabelを設定し、それが垂直方向の中央にくるように位置を調整するという解決策です。これにより、KYCで言及された問題を回避できます。
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.)')
他の答えの方法は、yticksが大きいと正しく機能しません。 ylabelは目盛りと重なるか、左側で切り取られるか、または完全に見えない/図の外側になります。
私はHagneの答えを修正しました。それはxlabelとylabelの両方に対して1列以上のサブプロットで動作し、ylabelが図の中で見えるようにプロットをシフトするためです。
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)
次の例ではうまくいきますが、Hagneの答えは（キャンバスの外側にあるので）ylabelを描画せず、KYCのylabelは目盛ラベルと重なります。
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()
あるいは、無色の軸で問題がなければ、ylabelが目盛ラベルと重ならないようにJulian Chenの解決策を修正しました。
基本的に、無色のylimsをサブプロットの最大のylimsと一致するように設定するだけで、無色の目盛ラベルがylabelの正しい位置を設定します。
繰り返しになりますが、クリッピングを防ぐためにプロットを縮小する必要があります。ここで私は縮小する量をハードコーディングしました、しかしあなたはあなたのために働く数を見つけるためにまたは上の方法のようにそれを計算するために遊んでみることができます。
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()