如何在Matplotlib中统一坐标轴范围并保留边距

你在绘制左右两个散点子图时会遇到这个矛盾：

• 不手动设置Y轴范围时，Matplotlib自动添加边距避免数据点被截断，但两个子图的Y轴范围不一致；
• 手动统一Y轴范围后，默认边距消失，部分数据点会被坐标轴截断。

下面提供两种实用的解决方案：

方法一：手动计算带边距的统一范围 #

先获取所有Y轴数据的极值，再给极值加上固定比例的边距，最后将这个带边距的范围应用到两个子图。这种方法可以精确控制边距大小。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = {
    'id': [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10],
    'LeftError': [0.1, 0.2, 0.15, 0.3, 0.25,-0.1, -0.2, -0.15, -0.3, -0.25],
    'RightError': [0.2, 0.3, 0.25, 0.4, 0.35,-0.2, -0.3, -0.25, -0.4, -0.35],
    'NCL': [1, 2, 1, 3, 2,-1, -2, -1, -3, -2],
    'NCR': [2, 3, 2, 4, 3,-2, -3, -2, -4, -3],
}

df = pd.DataFrame(data)

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

# 绘制左右子图
axes[0].scatter(df['NCL'], df['LeftError'], color='blue')
axes[0].set_xlabel('NCL')
axes[0].set_ylabel('Left Error')

axes[1].scatter(df['NCR'], df['RightError'], color='green')
axes[1].set_xlabel('NCR')
axes[1].set_ylabel('Right Error')

# 合并所有Y轴数据，计算极值
all_y = pd.concat([df['LeftError'], df['RightError']])
y_min, y_max = all_y.min(), all_y.max()

# 计算边距：取数据范围的5%作为上下边距，若数据无波动则用固定边距
y_range = y_max - y_min
margin = y_range * 0.05 if y_range != 0 else 0.1

# 设置统一的Y轴范围（包含边距）
unified_ylim = (y_min - margin, y_max + margin)
axes[0].set_ylim(unified_ylim)
axes[1].set_ylim(unified_ylim)

plt.tight_layout()
plt.show()

方法二：复用Matplotlib自动计算的边距 #

先让两个子图各自自动计算带边距的范围，再取两个范围的并集作为统一范围。这种方法和Matplotlib默认的边距逻辑一致，无需手动调整比例。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = {
    'id': [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10],
    'LeftError': [0.1, 0.2, 0.15, 0.3, 0.25,-0.1, -0.2, -0.15, -0.3, -0.25],
    'RightError': [0.2, 0.3, 0.25, 0.4, 0.35,-0.2, -0.3, -0.25, -0.4, -0.35],
    'NCL': [1, 2, 1, 3, 2,-1, -2, -1, -3, -2],
    'NCR': [2, 3, 2, 4, 3,-2, -3, -2, -4, -3],
}

df = pd.DataFrame(data)

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

# 绘制左右子图
axes[0].scatter(df['NCL'], df['LeftError'], color='blue')
axes[0].set_xlabel('NCL')
axes[0].set_ylabel('Left Error')

axes[1].scatter(df['NCR'], df['RightError'], color='green')
axes[1].set_xlabel('NCR')
axes[1].set_ylabel('Right Error')

# 让两个子图自动计算带边距的范围
axes[0].autoscale()
axes[1].autoscale()

# 获取两个子图的Y轴范围，取并集作为统一范围
y0_min, y0_max = axes[0].get_ylim()
y1_min, y1_max = axes[1].get_ylim()
unified_min = min(y0_min, y1_min)
unified_max = max(y0_max, y1_max)

# 应用统一范围到两个子图
axes[0].set_ylim(unified_min, unified_max)
axes[1].set_ylim(unified_min, unified_max)

plt.tight_layout()
plt.show()

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