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matplotlibサブプロットを共有x軸とマージします

両方に同じx軸があり、y軸のスケーリングが異なる2つのグラフがあります。

通常の軸を持つプロットは、減衰を表す傾向線を持つデータであり、y半対数スケーリングは近似の精度を表します。

fig1 = plt.figure(figsize=(15,6))
ax1 = fig1.add_subplot(111)

# Plot of the decay model 
ax1.plot(FreqTime1,DecayCount1, '.', color='mediumaquamarine')

# Plot of the optimized fit
ax1.plot(x1, y1M, '-k', label='Fitting Function: $f(t) = %.3f e^{%.3f\t} \
         %+.3f$' % (aR1,kR1,bR1))

ax1.set_xlabel('Time (sec)')
ax1.set_ylabel('Count')
ax1.set_title('Run 1 of Cesium-137 Decay')

# Allows me to change scales
# ax1.set_yscale('log')
ax1.legend(bbox_to_anchor=(1.0, 1.0), prop={'size':15}, fancybox=True, shadow=True)

enter image description hereenter image description here

今、私はこのリンクで提供されている例のように両方を密接に実装しようとしています http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html

特に、これは

enter image description here

例のコードを見ると、3つのものを埋め込む方法について少し混乱しています。

1）軸の異なるスケーリング

2）指数関数的減衰グラフの図サイズを同じに保ちますが、折れ線グラフを使用すると、yサイズが小さくxサイズが同じになります。

例えば：

enter image description here

3）減衰グラフのみに表示される関数のラベルを保持します。

どんな助けでも大歓迎です。

pythonmatplotlibsubplot
15
iron2man

コードとその中のコメントを見てください：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import gridspec

# Simple data to display in various forms
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)

fig = plt.figure()
# set height ratios for sublots
gs = gridspec.GridSpec(2, 1, height_ratios=[2, 1]) 

# the fisrt subplot
ax0 = plt.subplot(gs[0])
# log scale for axis Y of the first subplot
ax0.set_yscale("log")
line0, = ax0.plot(x, y, color='r')

#the second subplot
# shared axis X
ax1 = plt.subplot(gs[1], sharex = ax0)
line1, = ax1.plot(x, y, color='b', linestyle='--')
plt.setp(ax0.get_xticklabels(), visible=False)
# remove last tick label for the second subplot
yticks = ax1.yaxis.get_major_ticks()
yticks[-1].label1.set_visible(False)

# put lened on first subplot
ax0.legend((line0, line1), ('red line', 'blue line'), loc='lower left')

# remove vertical gap between subplots
plt.subplots_adjust(hspace=.0)
plt.show()

enter image description here

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Serenity