使用Matplotlib绘制子图时如何正确设置Y轴范围解决属性报错

AttributeError: 'YAxis' object has no attribute 'ticker' 触发的核心原因是Matplotlib的YAxis对象不存在ticker这个可调用方法。这里混淆了pyplot全局状态语法和子图面向对象语法的对应规则，错把刻度设置逻辑拼成了不存在的API。
单图场景下使用的plt.yticks(刻度列表)是pyplot提供的全局快捷接口，对应到单个子图ax的操作有专属的标准API，不能通过臆测属性名拼接调用。

Y轴刻度设置（和单图plt.yticks()效果完全一致） #

直接调用子图对象的set_yticks方法即可，替换原来报错的ax1.yaxis.ticker(...)行：

ax1.set_yticks([-0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])

如果需要自定义刻度显示的文本（比如追加单位、修改数值显示格式），可搭配set_yticklabels方法使用，常规场景不需要直接操作yaxis底层的locator、formatter属性。

Y轴显示范围设置 #

如果需要强制限定Y轴的上下显示边界（比如给刻度留边距避免数据点贴到图框边缘），调用set_ylim方法：

# 示例：Y轴下限设为-0.45，上限设为1.05，按需调整数值即可
ax1.set_ylim(bottom=-0.45, top=1.05)

# 省略已有的df.plot绘图逻辑
ax1.set_title('Relation between NDVI and NBR.')
ax1.annotate(
    f'Wildfire event {ref_datetime}',
    xy=(event_date, 0.8),
    xytext=(0.4, 0.95),
    textcoords='axes fraction',
    arrowprops=dict(facecolor='yellow', shrink=0.05),
    horizontalalignment='right',
    verticalalignment='top'
)
# X轴配置可简化为set_xlabel写法，和原逻辑效果一致
ax1.set_xlabel('Sensing Date')
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b %Y"))
ax1.set_ylabel('Index Value')
# Y轴刻度与范围配置
ax1.set_yticks([-0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])
ax1.set_ylim(bottom=-0.45, top=1.05)

# ax2的Y轴配置逻辑和ax1完全一致，调用ax2.set_yticks()、ax2.set_ylim()即可
# ax2.set_yticks(...)
# ax2.set_ylim(...)

# 注意不要直接用plt.legend()，该方法只会给最后一个绘图的子图添加图例，两个子图需分别配置
ax1.legend(loc='best')
ax2.legend(loc='best')
# 可选：自动调整子图间距，避免日期标签、轴标签重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

补充：X轴的标签设置也可以用和Y轴一致的简写方式，ax1.xaxis.set_label_text('xxx')和ax1.set_xlabel('xxx')效果完全相同，后者写法更简洁通用。

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