如何在sharex=True时设置子图间差异化垂直间距（顶中留距、中底无距）

核心思路 #

由于plt.subplots的hspace参数是全局控制所有子图垂直间距的，无法单独指定某两个子图的间距，因此需要通过手动控制子图布局的方式实现差异化间距：

• 让中间与底部子图完全贴合（间距为0）
• 顶部与中间子图保留指定垂直间距
• 同时确保三个子图共享x轴

方案一：使用GridSpec子网格（推荐） #

通过GridSpec创建主网格，再将中间和底部子图放入一个子网格并设置其内部间距为0，主网格控制顶部与子网格的间距，同时实现x轴共享。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

ii = np.arange(100)

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))

# 创建主网格：3行1列，设置高度比例
main_gs = GridSpec(3, 1, height_ratios=[1, 2, 3])
# 设置主网格的垂直间距（控制顶部与中间子图的间距）
main_gs.update(hspace=0.3)

# 顶部子图
ax_top = fig.add_subplot(main_gs[0])
# 为中间和底部子图创建子网格，内部间距设为0
mid_bottom_gs = main_gs[1:3].subgridspec(2, 1, hspace=0)
ax_mid = fig.add_subplot(mid_bottom_gs[0], sharex=ax_top)
ax_bottom = fig.add_subplot(mid_bottom_gs[1], sharex=ax_top)

# 隐藏顶部和中间子图的x轴刻度（因为共享x轴，只保留底部刻度）
plt.setp(ax_top.get_xticklabels(), visible=False)
plt.setp(ax_mid.get_xticklabels(), visible=False)

# 绘图
ax_top.plot(ii)
ax_mid.plot(ii + 2)
ax_bottom.plot(ii * 2)

plt.show()

方案二：手动调整子图位置 #

先通过plt.subplots创建共享x轴的子图，再获取每个子图的位置参数，手动修改中间与底部子图的位置使其贴合，同时拉开顶部与中间子图的间距。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ii = np.arange(100)

# 创建共享x轴的3个子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, sharex=True, height_ratios=[1, 2, 3], figsize=(8, 6))

# 获取每个子图的当前位置（返回值为[左, 下, 宽, 高]）
pos_top = axs[0].get_position()
pos_mid = axs[1].get_position()
pos_bottom = axs[2].get_position()

# 调整中间子图的位置，使其底部与底部子图的顶部重合（间距为0）
new_pos_mid = [pos_mid.x0, pos_bottom.y1, pos_mid.width, pos_mid.height]
axs[1].set_position(new_pos_mid)

# 调整顶部子图的位置，与中间子图顶部留出指定间距（这里用0.05作为间距值，可按需调整）
new_pos_top = [pos_top.x0, new_pos_mid[1] + new_pos_mid[3] + 0.05, pos_top.width, pos_top.height]
axs[0].set_position(new_pos_top)

# 绘图
axs[0].plot(ii)
axs[1].plot(ii + 2)
axs[2].plot(ii * 2)

plt.show()

关键说明 #

• 两种方案都确保了sharex=True的要求，通过sharex参数或手动指定共享轴实现
• 方案一的优势是布局更灵活、自适应图形大小，无需手动调整像素级位置
• 方案二更直观，适合快速调整已有代码的场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marti