如何修复Matplotlib 2×2子图y轴刻度不一致问题

我在处理多工作表Excel文件的压缩测试数据时，用Matplotlib绘制了2×2布局的子图，但发现各子图的Y轴刻度不一致，而实际需求是让所有子图的Y轴刻度保持统一。

示例代码如下：

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

fig, axes = plt.subplots(2, 2, constrained_layout=True, 
                        figsize=(7,7),)

height=6
diameter=13
Circle_area=3.14159265359*((diameter/2)**2)
Dark2_colors=['seagreen','chocolate','slateblue','deeppink','yellowgreen']

# 假设sheetnames是已定义的工作表名称列表
sheetnames = ["sheet1", "sheet2", "sheet3", "sheet4"]

for i in np.arange(0,len(sheetnames),1):
    label=sheetnames[i]
    df = pd.read_excel('filename.xlsx',sheet_name = sheetnames[i] ,header= None)
    df = df.iloc[3:] #移除前3行
    df.rename(columns = {0:'Standard travel[mm]', 1:'Standard force[N]'},inplace=True)#重命名列

    df['Strain']=(df['Standard travel[mm]']/height)*100
    df['Stress']=(df['Standard force[N]']/Circle_area)

    y = df['Stress']
    x = df['Strain']

    if i==0:
        axes[0,0].plot(x, y, linewidth=1, c=Dark2_colors[i], label=label)
              
    elif i==1:
        axes[0,1].plot(x, y, linewidth=1, c=Dark2_colors[i], label=label)
   
    elif i==2:
        axes[1,0].plot(x, y, linewidth=1, c=Dark2_colors[i], label=label)

    elif i==3:
        axes[1,1].plot(x, y, linewidth=1, c=Dark2_colors[i], label=label)

for ax in axes.flat:
    ax.set_xlabel('Compressive Strain [%]',fontsize=14,fontweight='bold')
    ax.set_ylabel('Compressive Stress [MPa]',fontsize=14,fontweight='bold')
 
for ax in axes.flat:
    ax.label_outer()
    
for ax in axes.flat:
    ax.legend()

plt.show()

注：原代码中plot函数存在多余逗号，已修正；同时添加了label参数，确保图例正常显示。

问题原因 #

Matplotlib默认会根据每个子图的数据集范围自动计算并设置Y轴刻度，当不同子图的数据范围存在差异时，就会出现刻度不一致的情况。

解决方案 #

方法1：共享Y轴刻度（最简单） #

在创建子图时设置sharey=True，让所有子图共享同一个Y轴刻度，Matplotlib会自动基于所有数据的范围统一设置刻度：

fig, axes = plt.subplots(2, 2, constrained_layout=True, 
                        figsize=(7,7), sharey=True)

这样所有子图的Y轴会使用相同的刻度范围，无需额外计算。

方法2：手动统一Y轴范围 #

如果需要更精细地控制刻度范围，可以先遍历所有数据，计算出全局的Y轴最小值和最大值，再统一设置所有子图的Y轴范围：

# 先收集所有Y轴数据
all_stress = []
for sheet in sheetnames:
    df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name=sheet, header=None)
    df = df.iloc[3:]
    df.rename(columns={0:'Standard travel[mm]', 1:'Standard force[N]'}, inplace=True)
    df['Stress']=(df['Standard force[N]']/Circle_area)
    all_stress.extend(df['Stress'].values)

# 计算全局的最小和最大值
global_min = np.min(all_stress)
global_max = np.max(all_stress)

# 绘制子图（部分代码省略，和原代码一致）

# 统一设置所有子图的Y轴范围
for ax in axes.flat:
    ax.set_ylim(global_min, global_max)

这种方法适合需要自定义刻度范围的场景，比如希望给最大值留出一定余量，可以将global_max乘以1.1。

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