移除标签和刻度后，如何回收子图间的水平空白空间？

方法1：用gridspec精细控制子图布局 #

因为第一个子图是直方图（需要独立y轴），后续QQ图无需y轴元素，可通过GridSpec分配宽度比例并缩小QQ图间的间距：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec
import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 生成示例数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
# 定义1行4列网格，给直方图分配更宽比例
gs = GridSpec(1, 4, width_ratios=[1, 0.8, 0.8, 0.8])

# 绘制直方图
ax_hist = fig.add_subplot(gs[0])
ax_hist.hist(data, bins=20)

# 绘制QQ图并处理y轴
for i in range(1, 4):
    ax = fig.add_subplot(gs[i], sharey=ax_hist)
    sm.qqplot(data, ax=ax, line='s')
    ax.set_ylabel(None)
    ax.tick_params(labelleft=False)
    ax.spines['left'].set_visible(False)  # 隐藏y轴轴线，消除残留空白

# 调整QQ图之间的水平间距
gs.update(wspace=0.1)  # 数值越小间距越窄，按需调整
plt.show()

方法2：调整subplots的wspace参数 #

如果是用plt.subplots创建的子图，直接修改水平间距参数，同时隐藏y轴轴线：

import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, 1000)
n_qq = 3  # QQ图数量
fig, axqq = plt.subplots(1, 1 + n_qq, figsize=(10, 4))

# 绘制直方图
axqq[0].hist(data, bins=20)

# 处理QQ图的y轴元素
for ax in axqq[1:]:
    sm.qqplot(data, ax=ax, line='s')
    ax.set_ylabel(None)
    ax.tick_params(labelleft=False)
    ax.spines['left'].set_visible(False)  # 移除y轴轴线，减少留白
    ax.sharey(axqq[0])

# 缩小所有子图的水平间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.05)
plt.tight_layout()
plt.show()

关键提示 #

• 仅移除y轴标签和刻度还不够，隐藏y轴的**轴线（spine）**才是消除残留空白的核心
• wspace参数控制子图水平间距，数值越小间距越窄，可根据图表尺寸灵活调整
• 用GridSpec的width_ratios能给直方图分配更合理的宽度，避免QQ图过度压缩

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sds