Как выровнять тики по логарифмической шкале по участкам?

Question

Я хочу зафиксировать положение тиков на логарифмической шкале, чтобы они были одинаковыми на каждом участке (см. Красную аннотацию на изображении).Мой код выглядит следующим образом:

ax = fig.add_subplot(2,2, axis)
ax2 = ax.twinx()
ax2.set_yscale('log')
ax2.set_ylim(0,100)

Прямо сейчас, set_yscale=('log') оптимизирует интервал между тиками для каждого субплота.Я предпочитаю использовать интервал между галочками в правом верхнем участке.

Answer 1

Этого можно добиться, получив пределы левой двойной оси и установив ее как пределы правой двойной оси.

Рассмотрим следующий рабочий пример.Выполните эту процедуру для вспомогательных участков, для которых вы хотите выровнять оси.

---

---

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 3))

axl = fig.add_subplot(121)
axr = fig.add_subplot(122)

ax1 = axl.twinx()
ax1.plot(np.logspace(-2, 3, 5))
ax1.set_yscale('log')

ax2 = axr.twinx()
ax2.plot(np.logspace(0, 3, 5))
ax2.set_yscale('log')

ax2.set_ylim(ax1.get_ylim()) # <-- This is the key line

plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 2

Решение ОП:

Построить фиктивную кривую и установить alpha=0.Убедитесь, что кривая охватывает y_min и y_max.

fig = plt.figure()
axes = [1,2,3,4]

for axis in axes:
    ax = fig.add_subplot(2,2, axis)
    ax2 = ax.twinx()
    ax2.set_yscale('log')
    ax2.plot(x_dummy, y_dummy, alpha=0)            # <-- dummy plot

    x_real, y_real = func_that_loads_data()        # <-- your interesting plot 
    curve1 = ax2.plot(x_real, y_real)        

plt.show()

Решение, предоставленное Шелдором, было непрактичным для реализации, потому что я строю свои данные, используя цикл for (неизбежно, если я не увеличу количество переменных).

Поскольку я перезаписываю переменную ax на каждой итерации, мне придется сохранять предел по оси y как глобальную переменную. Прочтите здесь, почему следует избегать глобальных переменных.

ax = fig.add_subplot(2,2, axis)
ax2 = ax.twinx()
ax2.set_yscale('log') 

if axis == 1:
    global yscale
    yscale = ax2.get_ylim()                       # <-- where the magic happens
elif axis > 1:
    ax2.set_ylim(yscale)