这个问题我之前也踩过坑！当设置sharex=True时，Matplotlib会把所有子图的X轴绑定到同一个共享轴对象上，单个子图的scalex=False会被共享轴的全局缩放逻辑直接覆盖，自然就不起作用了。下面给你几个实用的解决办法：

方法一：关闭X轴自动缩放后再绘制曲线 #

先画那些用来确定X轴范围的曲线，然后手动关闭子图的X轴自动缩放，之后再绘制超出范围的曲线，新曲线就不会改变X轴限制了：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax_arr = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
for ax in ax_arr.flat:
    # 先绘制定义X范围的基准曲线
    ax.plot([0,1], [0,1])
    # 关闭X轴的自动缩放功能
    ax.autoscale(enable=False, axis='x')
    # 再绘制不会影响X范围的曲线
    ax.plot([0,2], [0,1])
plt.show()

因为共享X轴，只要其中一个子图关闭自动缩放，其他子图会同步这个设置，所有子图的X范围都会稳定在[0,1]。

方法二：用轴变换让曲线脱离X轴数据范围约束 #

如果你不想关闭自动缩放，还可以通过transform参数让曲线的X坐标使用轴的相对位置（而非数据坐标），这样曲线就不会影响X轴的范围。需要把原X数据转换成0-1之间的相对值（对应轴的左右边界）：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax_arr = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
for ax in ax_arr.flat:
    ax.plot([0,1], [0,1])
    # 使用y轴变换：X用轴相对位置，Y用数据坐标
    # 这里把原X范围[0,2]映射到轴的0（左）到1（右）位置
    ax.plot([0, 1], [0,1], transform=ax.get_yaxis_transform())
plt.show()

这个方法适合不想固定X范围，但又不想让长曲线拉伸X轴的场景。

方法三：手动强制设置X轴范围 #

如果已经绘制完所有曲线，直接手动设置X轴限制就好，因为共享轴，设置一次所有子图都会生效：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax_arr = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
for ax in ax_arr.flat:
    ax.plot([0,1], [0,1])
    ax.plot([0,2], [0,1])
# 手动指定所有子图的X范围
ax_arr[0].set_xlim(0, 1)
plt.show()

这个方法最直接，适合你已经明确知道目标X范围的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RuthC