如何为Matplotlib子图设置子标题并按行统一Y轴刻度？

问题1：function2的suptitle未显示 #

原因：一个Matplotlib Figure对象只能有一个全局超级标题（suptitle），两次调用plt.suptitle()会导致后设置的覆盖前一个，且你实际需要的是每行子图有独立的行标题，而非全局单一标题。

解决方式：

• 移除函数内部的plt.suptitle()调用，转而在外部为每行子图添加独立标题，或按需设置全局标题。
• 用fig.text()精准定位行标题，确保每行的标题清晰独立。

问题2：全局统一Y轴不符合按行统一需求 #

原因：plt.subplots(sharey=True)会让所有子图共享同一Y轴，而需求是每行内部的子图共享Y轴，两行之间不共享。

解决方式：

• 将sharey参数设置为'row'，即可实现按行共享Y轴。

修改后的完整代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# 假设df_train为已加载的数据集
list_soal = ['SalePrice', 'GrLivArea', 'GarageArea']

def function1(ax):
    for i in range(len(list_soal)):
        sns.histplot(df_train[list_soal[i]], kde=False, stat='density', bins=30, ax=ax[i])
        sns.kdeplot(df_train[list_soal[i]], ax=ax[i])
        ax[i].set_xlabel(list_soal[i])

def function2(ax):
    for i in range(len(list_soal)):
        transformed_data = np.log10(df_train[list_soal[i]])
        sns.histplot(transformed_data, kde=False, stat='density', bins=30, ax=ax[i])
        sns.kdeplot(transformed_data, ax=ax[i])
        ax[i].set_xlabel(f'log10({list_soal[i]})')

# 创建2行3列子图，按行共享Y轴
fig, ax = plt.subplots(2, 3, figsize=(20, 8), sharey='row')

# 调用绘图函数
function1(ax[0])
function2(ax[1])

# 添加每行的独立标题
fig.text(0.5, 0.95, 'Histogram for Non-Transformed Data', ha='center', fontsize=14, weight='bold')
fig.text(0.5, 0.48, 'Histogram for Transformed Data (log10)', ha='center', fontsize=14, weight='bold')

# 调整布局，避免标题与子图重叠
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.93])

plt.show()

关键修改点说明 #

1. 按行共享Y轴：将sharey=True改为sharey='row'，实现每行内部子图共享Y轴，两行Y轴独立显示。
2. 修复标题显示：
   • 删除函数内重复的plt.suptitle()调用，改用fig.text()为每行添加专属标题，通过ha='center'居中，y参数控制垂直位置。
   • 用plt.tight_layout(rect=[0,0,1,0.93])调整子图间距，避免标题与子图重叠。
3. 优化可读性：为每个子图添加X轴标签，明确展示对应的数据字段。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lokalhangatt