import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成測試資料
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)
# 建立子圖
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, sharex=True, sharey=True)
# 繪製圖形
for i in range(2):
for j in range(3):
axs[i,j].plot(x, y)
# 設定標題和軸標籤
for ax, col in zip(axs[0], [‘Col1’, ‘Col2’, ‘Col3’]):
ax.set_title(col, fontsize=14)
for ax, row in zip(axs[:,0], [‘Row1’, ‘Row2’]):
ax.set_ylabel(row, rotation=0, size=’large’, labelpad=15)
#
labelpad 是指定刻度标签和轴线（或其他元素）之间的间距。# 例如，如果设置 labelpad=10，则标签和轴线之间的间距为 10 点大小。
fig.text(0.5, 0.05, ‘x’, ha=’center’, va=’center’, fontsize=16)
fig.text(0.05, 0.5, ‘y’, ha=’center’, va=’center’,
rotation=’vertical’, fontsize=16)
plt.show()
輸出:
使用suplabel共用x y label:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建 3 个子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=2, figsize=(8, 8))
# 在每个子图上绘制一个简单的曲线
for i in range(3):
for j in range(2):
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin((i+1)*x + j*np.pi/2)
axs[i,j].plot(x, y)
# 添加共同的 x 标签
plt.suplabel(‘X Label’, ‘x’)
# 添加共同的 y 标签
plt.suplabel(‘Y Label’, ‘y’)
plt.show()
輸出: