如何将Matplotlib中由固定函数生成的两个图表并排展示？

你提到的尝试之所以无效，是因为每个Axes对象天生绑定到它创建时所属的Figure——直接给ax0[0]赋值ax1只是替换了数组里的引用，并没有把ax1从原来的fig1迁移到新的fig0中，所以最终显示的fig0还是空的子图。

下面给你两种可行的解决方案，分别适用于不同场景：

方法一：迁移现有Axes到新的布局Figure #

这个方法直接把已生成的Axes从旧Figure移到新的并排布局Figure里，能完整保留原图表的所有样式和元素：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你的plot_data函数已定义
def plot_data(data):
    fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(5, 4))
    ax.plot(data)
    return fig, ax

# 生成两个独立图表
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [5, 4, 3, 2, 1]
fig1, ax1 = plot_data(data1)
fig2, ax2 = plot_data(data2)

# 创建新的1x2布局Figure
fig0, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))

# 步骤1：把原Axes从旧Figure中移除
fig1.delaxes(ax1)
fig2.delaxes(ax2)

# 步骤2：将原Axes添加到新Figure，并对齐子图位置
# 处理第一个子图
axs[0].remove()  # 先删除新Figure默认生成的空Axes
fig0.add_axes(ax1)
ax1.set_position(axs[0].get_position())  # 让原Axes匹配新布局的位置

# 处理第二个子图
axs[1].remove()
fig0.add_axes(ax2)
ax2.set_position(axs[1].get_position())

# 关闭旧的空Figure
plt.close(fig1)
plt.close(fig2)

# 展示最终并排图表
plt.show()

方法二：提取绘图数据，在新布局中重新绘制 #

如果迁移Axes的方式对你来说太繁琐，可以提取原图表中的绘图元素数据，在新的子图中重新绘制，适合需要微调样式的场景：

import matplotlib.pyplot as plt

# 同样先生成两个独立图表
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [5, 4, 3, 2, 1]
fig1, ax1 = plot_data(data1)
fig2, ax2 = plot_data(data2)

# 创建新的1x2布局
fig0, (ax_left, ax_right) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))

# 复制第一个图表的内容到新子图
for line in ax1.get_lines():
    # 提取线条的x/y数据和样式属性
    x, y = line.get_xdata(), line.get_ydata()
    style_props = line.get_properties()
    ax_left.plot(x, y, **style_props)
# 复制标题、坐标轴标签
ax_left.set_title(ax1.get_title())
ax_left.set_xlabel(ax1.get_xlabel())
ax_left.set_ylabel(ax1.get_ylabel())

# 复制第二个图表的内容到新子图
for line in ax2.get_lines():
    x, y = line.get_xdata(), line.get_ydata()
    style_props = line.get_properties()
    ax_right.plot(x, y, **style_props)
ax_right.set_title(ax2.get_title())
ax_right.set_xlabel(ax2.get_xlabel())
ax_right.set_ylabel(ax2.get_ylabel())

# 关闭旧Figure
plt.close(fig1)
plt.close(fig2)

plt.show()

补充说明 #

• 方法一的优势是完全保留原图表的所有细节（包括图例、注释、自定义样式等），不需要额外处理元素属性；
• 方法二更灵活，如果需要在并排时调整某个子图的样式（比如修改坐标轴范围、添加新元素），可以直接在新子图上操作；
• 无论哪种方法，都要记得关闭旧的Figure，避免不必要的内存占用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1128016