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Início / coding / Perguntas / 79553855
Accepted
John
John
Asked: 2025-04-04 03:39:20 +0800 CST2025-04-04 03:39:20 +0800 CST 2025-04-04 03:39:20 +0800 CST

Subtramas sobrepostas empilhadas verticalmente

  • 772

Ao ler um artigo para minha tese, encontrei este gráfico (b) : Imagem do jornal

Tentei recriar o segundo gráfico que é o que gostaria de usar para meus resultados:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec
years = np.linspace(1300, 2000, 700)

np.random.seed(42)

delta_13C = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.1, 700))
delta_13C = delta_13C - np.mean(delta_13C)
delta_18O = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.08, 700))
delta_18O = delta_18O - np.mean(delta_18O)
temp_anomaly = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.03, 700))
temp_anomaly = temp_anomaly - np.mean(temp_anomaly)
temp_anomaly[-100:] += np.linspace(0, 1.5, 100)

plt.style.use('default')
plt.rcParams['font.size'] = 12
plt.rcParams['axes.linewidth'] = 1.5
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
gs = GridSpec(3, 1, height_ratios=[1, 1, 1], hspace=0.2)

ax1 = fig.add_subplot(gs[0])
ax1.plot(years, delta_13C, color='green', linewidth=1.0)
ax1.set_ylabel('First', color='green', labelpad=10)
ax1.tick_params(axis='y', colors='green')
ax1.set_xlim(1300, 2000)
ax1.set_ylim(-4, 4)
ax1.xaxis.set_visible(False)
ax1.spines['top'].set_visible(False)
ax1.spines['bottom'].set_visible(False)
ax1.spines['right'].set_visible(False)
ax1.spines['left'].set_color('green')

ax2 = fig.add_subplot(gs[1])
ax2.plot(years, delta_18O, color='blue', linewidth=1.0)
ax2.yaxis.tick_right()
ax2.yaxis.set_label_position("right")
ax2.set_ylabel('Second', color='blue', labelpad=10)
ax2.tick_params(axis='y', colors='blue')
ax2.set_xlim(1300, 2000)
ax2.set_ylim(-3, 3)
ax2.xaxis.set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax2.spines['bottom'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax2.spines['right'].set_color('blue')

ax3 = fig.add_subplot(gs[2])
ax3.plot(years, temp_anomaly, color='gray', linewidth=1.0)
ax3.set_ylabel('Third', color='black', labelpad=10)
ax3.set_xlim(1300, 2000)
ax3.set_ylim(-1.0, 1.5)
ax3.set_xlabel('Year (CE)')
ax3.spines['top'].set_visible(False)
ax3.spines['right'].set_visible(False)
plt.show()

Mas o resultado é um pouco diferente: Meu gráfico

Como posso aproximar os subplots sem bloquear um ao outro? Como você pode ver no gráfico no artigo de referência, as linhas dos subplots quase se tocam.

python
  • 1 1 respostas
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1 respostas

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  1. Best Answer
    Cameron Riddell
    2025-04-04T06:15:04+08:002025-04-04T06:15:04+08:00

    A principal mudança que você precisa fazer é tornar a cor de fundo Axestransparente e usar um negativo hspacepara forçar os gráficos a se sobreporem um pouco mais:

    plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'none'                  # transparent Axes background
    gs = GridSpec(3, 1, height_ratios=[1, 1, 1], hspace=-.1) # negative hspace for overlap
    

    Ajustar o eixo y no seu segundo gráfico também será necessário aqui, pois atualmente ele corta apenas uma pequena parte dos dados.

    ax2.set_ylim(-3.5, 3.5)
    

    Colocando tudo de volta no seu script:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.gridspec import GridSpec
    years = np.linspace(1300, 2000, 700)
    
    np.random.seed(42)
    
    delta_13C = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.1, 700))
    delta_13C = delta_13C - np.mean(delta_13C)
    delta_18O = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.08, 700))
    delta_18O = delta_18O - np.mean(delta_18O)
    temp_anomaly = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.03, 700))
    temp_anomaly = temp_anomaly - np.mean(temp_anomaly)
    temp_anomaly[-100:] += np.linspace(0, 1.5, 100)
    
    plt.style.use('default')
    plt.rcParams['font.size'] = 12
    plt.rcParams['axes.linewidth'] = 1.5
    plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14
    plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'none' # make facecolor transparent
    
    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
    gs = GridSpec(3, 1, height_ratios=[1, 1, 1], hspace=-.1) # negative hspace for overlap
    
    ax1 = fig.add_subplot(gs[0])
    ax1.plot(years, delta_13C, color='green', linewidth=1.0)
    ax1.set_ylabel('First', color='green', labelpad=10)
    ax1.tick_params(axis='y', colors='green')
    ax1.set_xlim(1300, 2000)
    ax1.set_ylim(-4, 4)
    ax1.xaxis.set_visible(False)
    ax1.spines['top'].set_visible(False)
    ax1.spines['bottom'].set_visible(False)
    ax1.spines['right'].set_visible(False)
    ax1.spines['left'].set_color('green')
    
    ax2 = fig.add_subplot(gs[1])
    ax2.plot(years, delta_18O, color='blue', linewidth=1.0)
    ax2.yaxis.tick_right()
    ax2.yaxis.set_label_position("right")
    ax2.set_ylabel('Second', color='blue', labelpad=10)
    ax2.tick_params(axis='y', colors='blue')
    ax2.set_xlim(1300, 2000)
    ax2.set_ylim(-3.5, 3.5) # changed the y-limits ever slightly since the previous clipped data
    ax2.xaxis.set_visible(False)
    ax2.spines['top'].set_visible(False)
    ax2.spines['bottom'].set_visible(False)
    ax2.spines['left'].set_visible(False)
    ax2.spines['right'].set_color('blue')
    
    ax3 = fig.add_subplot(gs[2])
    ax3.plot(years, temp_anomaly, color='gray', linewidth=1.0)
    ax3.set_ylabel('Third', color='black', labelpad=10)
    ax3.set_xlim(1300, 2000)
    ax3.set_ylim(-1.0, 1.5)
    ax3.set_xlabel('Year (CE)')
    ax3.spines['top'].set_visible(False)
    ax3.spines['right'].set_visible(False)
    
    plt.show()
    

    3 gráficos que se sobrepõem parcialmente de forma vertical

    É claro que um toque de estrutura também pode limpar um pouco o roteiro:

    from collections import namedtuple
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.gridspec import GridSpec
    years = np.linspace(1300, 2000, 700)
    
    np.random.seed(42)
    
    delta_13C = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.1, 700))
    delta_13C = delta_13C - np.mean(delta_13C)
    delta_18O = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.08, 700))
    delta_18O = delta_18O - np.mean(delta_18O)
    temp_anomaly = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.03, 700))
    temp_anomaly = temp_anomaly - np.mean(temp_anomaly)
    temp_anomaly[-100:] += np.linspace(0, 1.5, 100)
    
    plt.style.use('default')
    plt.rc('font', size=12)
    plt.rc('axes', linewidth=1.5, labelsize=14, facecolor='none')
    
    PlotSettings = namedtuple('PlotSettings', ['data', 'linecolor', 'labelcolor', 'ylabel', 'yrange'])
    
    configurations = [
        PlotSettings(delta_13C,    linecolor='green', labelcolor='green', ylabel='First',  yrange=(-4  , 4  )),
        PlotSettings(delta_18O,    linecolor='blue',  labelcolor='blue',  ylabel='Second', yrange=(-3.5, 3.5)),
        PlotSettings(temp_anomaly, linecolor='gray',  labelcolor='black', ylabel='Third',  yrange=(-1  , 1.5)),
    ]
    
    fig, axes = plt.subplots(
        nrows=len(configurations), ncols=1, figsize=(10, 8),
        sharex=True, sharey=False,
        gridspec_kw={'hspace': -.1},
    )
    
    for i, (config, ax) in enumerate(zip(configurations, axes.flat)):
        ax.plot(years, config.data, color=config.linecolor, linewidth=1.0)
    
        # Format the X/Y Axes
        ax.set_ylabel(config.ylabel, color=config.labelcolor, labelpad=10)
        ax.tick_params(axis='y', colors=config.labelcolor)
        ax.set_ylim(*config.yrange)
        ax.xaxis.set_visible(False)
    
        # Format the spines
        ax.spines[['top', 'bottom']].set_visible(False)
        if (i % 2) == 0:
            ax.spines['right'].set_visible(False)
            ax.spines['left' ].set_visible(True)
            ax.spines['left' ].set_color(config.labelcolor)
        else:
            ax.spines['right'].set_visible(True)
            ax.spines['left' ].set_visible(False)
            ax.spines['right'].set_color(config.labelcolor)
            ax.yaxis.tick_right()
            ax.yaxis.set_label_position("right")
    
    # Make special adjustments to the bottom-most plot
    axes.flat[-1].spines['bottom'].set_visible(True)
    axes.flat[-1].xaxis.set_visible(True)
    axes.flat[-1].set_xlabel('Year (CE)')
    axes.flat[-1].set_xlim(1300, 2000)
    
    plt.show()
    
    • 2

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