如何调整Matplotlib pyplot散点图尺寸以保持统一比例？

要让多张散点图的坐标轴边界（起始和结束位置）完全一致，方便对比，核心是打破Matplotlib默认的“自动适配单图数据范围”逻辑，给所有图指定相同的坐标轴范围。下面给你两种实用的解决方案：

方法1：手动指定固定坐标轴范围 #

如果你已经明确知道所有图需要统一的范围值，直接在绘图代码里添加xlim()和ylim()设置即可：

plt.scatter(x, y)
# 替换成你需要的统一范围，比如x轴从0到15，y轴从-3到10
plt.xlim([0, 15])
plt.ylim([-3, 10])
plt.show()

把这段代码复制到你每一张散点图的绘制逻辑中，所有图的坐标轴边界就会完全对齐了。

方法2：自动计算全局数据范围（适合多数据集场景） #

如果你有多个数据集，不想手动估算范围，可以先计算所有数据的全局最大最小值，再把这个统一范围应用到每张图上：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设x_list、y_list分别存储了每张图的x、y数据
x_list = [dataset1_x, dataset2_x, dataset3_x]
y_list = [dataset1_y, dataset2_y, dataset3_y]

# 计算所有数据的全局x、y极值
all_x = np.concatenate(x_list)
all_y = np.concatenate(y_list)
global_x_min, global_x_max = all_x.min(), all_x.max()
global_y_min, global_y_max = all_y.min(), all_y.max()

# 循环绘制每张图，应用统一范围
for x, y in zip(x_list, y_list):
    plt.figure(figsize=(8, 6))  # 可选：统一画布尺寸，让图的整体大小也一致
    plt.scatter(x, y)
    plt.xlim([global_x_min, global_x_max])
    plt.ylim([global_y_min, global_y_max])
    plt.show()

额外优化：统一画布尺寸 #

如果想让图的整体视觉大小也完全一致，可以在每次绘图前用plt.figure(figsize=(width, height))指定相同的画布尺寸（单位为英寸），这样不仅坐标轴边界对齐，连图的整体大小都完全相同，对比体验会更好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matheus Popst de Campos