在 matplotlib 中共享轴时显示刻度标签

Question

我正在运行以下功能：

def plot_variance_analysis(indices, stat_frames, legend_labels, shape):
    x = np.linspace(1, 5, 500)
    fig, axes = plt.subplots(shape[0], shape[1], sharex=True sharey=True)
    questions_and_axes = zip(indices, axes.ravel())
    frames_and_labels = zip(stat_frames, legend_labels)
    for qa in questions_and_axes:
        q = qa[0]
        ax = qa[1]
        for fl in frames_and_labels:
            frame = fl[0]
            label = fl[1]
            ax.plot(x, stats.norm.pdf(x, frame['mean'][q], frame['std'][q]), label=label)
            ax.set_xlabel(q)
            ax.legend(loc='best')
    plt.xticks([1,2,3,4,5])
    return fig, axes

以下是我使用自己的一些示例数据得到的结果：

我试图保持轴之间的共享状态，但同时在所有子图（包括前两个）上显示 x 轴的刻度标签。 我在文档中找不到任何方法来关闭它。 有什么建议么？ 还是我应该逐轴设置 x 刻度标签？

如果这很重要，我正在运行 matplotlib 1.4.0。

Answer 1

在 Matplotlib 2.2 及更高版本中，可以使用以下方法重新打开刻度标签：

ax.xaxis.set_tick_params(labelbottom=True)

Answer 2

丢失的刻度的visible属性设置为False 。 plt.subplot的文档中指出了这一点。 解决此问题的最简单方法可能是：

for ax in axes.flatten():
    for tk in ax.get_yticklabels():
        tk.set_visible(True)
    for tk in ax.get_xticklabels():
        tk.set_visible(True)

在这里，我循环了所有轴，您不一定需要这样做，但这种方式的代码更简单。 如果您愿意，您也可以在丑陋的单行中使用列表理解来执行此操作：

[([tk.set_visible(True) for tk in ax.get_yticklabels()], [tk.set_visible(True) for tk in ax.get_yticklabels()]) for ax in axes.flatten()]

Answer 3

您可以在此处找到有关 matplotlib 标签的额外信息： https ://matplotlib.org/3.1.3/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.tick_params.html

就我而言，我需要打开所有 x 和 y 标签，此解决方案有效：

for ax in axes.flatten():
    ax.xaxis.set_tick_params(labelbottom=True)
    ax.yaxis.set_tick_params(labelleft=True)