Matplotlib绘制全y轴范围垂直线时y轴范围异常问题排查

我需要绘制覆盖整个y轴范围的垂直线，不需要关注y轴具体数值。参考Matplotlib官方的vline_hline_demo示例实现，但编写的代码出现异常：执行以下代码后，期望左右两个子图的y轴范围一致，实际右侧子图y轴范围错误。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)
y = np.random.normal(scale=0.01, size=200).cumsum()
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax[0].plot(y)
ax[0].vlines([25, 50, 100], [0], [0.1, 0.2, 0.3], color='C1')
ax[1].plot(y)
ax[1].vlines([25, 50, 100], [0], [0.1, 0.2, 0.3], color='C1')
ax[1].vlines([0], 0, 1, color='k', linestyle='dashed',
    transform=ax[1].get_xaxis_transform())

使用环境：matplotlib 3.7.1，Python 3.11.3

问题原因 #

你用的ax[1].get_xaxis_transform()是**数据坐标（x轴）+ 轴域归一化坐标（y轴）**的混合变换，但调用vlines时传入的ymin=0和ymax=1被Matplotlib误判为数据坐标的y值，导致它自动调整右侧子图的y轴范围来适配0-1这个区间，和左侧子图的实际数据范围（y的累积和）脱节。

解决方案 #

要绘制覆盖整个y轴的垂直线，有两种简单的正确做法：

方案一：用axvline（最简洁）

axvline默认会覆盖当前子图的整个y轴范围，不需要额外处理坐标变换：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)
y = np.random.normal(scale=0.01, size=200).cumsum()
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax[0].plot(y)
ax[0].vlines([25, 50, 100], [0], [0.1, 0.2, 0.3], color='C1')
ax[1].plot(y)
ax[1].vlines([25, 50, 100], [0], [0.1, 0.2, 0.3], color='C1')
# 直接用axvline画x=0处的垂直线，自动覆盖整个y轴
ax[1].axvline(x=0, color='k', linestyle='dashed')

方案二：用正确的混合变换配合vlines

如果一定要用vlines，需要明确指定x用数据坐标、y用轴域归一化坐标，通过blended_transform_factory创建对应的变换：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.transforms import blended_transform_factory
import numpy as np

np.random.seed(19680801)
y = np.random.normal(scale=0.01, size=200).cumsum()
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax[0].plot(y)
ax[0].vlines([25, 50, 100], [0], [0.1, 0.2, 0.3], color='C1')
ax[1].plot(y)
ax[1].vlines([25, 50, 100], [0], [0.1, 0.2, 0.3], color='C1')
# 创建混合变换：x轴用数据坐标，y轴用轴域归一化坐标
trans = blended_transform_factory(ax[1].transData, ax[1].transAxes)
ax[1].vlines(x=0, ymin=0, ymax=1, color='k', linestyle='dashed', transform=trans)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ilya