falscher y-Achsenbereich mit Matplotlib-Subplots und Seaborn

Question

Ich spiele zum ersten Mal mit Seaborn und versuche verschiedene Spalten eines Pandas-Datenrahmens auf verschiedenen Plots mit Matplotlib-Subplots zu plotten. Der folgende einfache Code erzeugt die erwartete Zahl, aber der letzte Plot hat keinen richtigen y-Bereich (er scheint mit dem gesamten Bereich der Werte im Datenrahmen verbunden zu sein). Hat jemand eine Idee, warum das passiert und wie man das verhindert? Vielen Dank.

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pandas as pds 
import seaborn as sns 

X = np.arange(0,10) 
df = pds.DataFrame({'X': X, 'Y1': 4*X, 'Y2': X/2., 'Y3': X+3, 'Y4': X-7}) 

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=2) 
ax1, ax2, ax3, ax4 = axes.ravel() 
sns.set(style="ticks") 
sns.despine(fig=fig) 

sns.regplot(x='X', y='Y1', data=df, fit_reg=False, ax=ax1) 
sns.regplot(x='X', y='Y2', data=df, fit_reg=False, ax=ax2) 
sns.regplot(x='X', y='Y3', data=df, fit_reg=False, ax=ax3) 
sns.regplot(x='X', y='Y4', data=df, fit_reg=False, ax=ax4) 

plt.show() 

Update: Ich änderte den obigen Code mit:

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=3) 
ax1, ax2, ax3, ax4, ax5, ax6 = axes.ravel() 

Wenn ich Daten plotten auf jeder Achse, aber der letzte, den ich bekommen, was ich suche: Natürlich will ich die leeren Frames nicht. Alle Plots präsentieren die Daten mit einem ähnlichen visuellen Aspekt. Wenn Daten auf der letzten Achse geplottet werden, erhält sie einen y-Bereich, der wie im ersten Beispiel zu groß ist. Nur die letzte Achse scheint dieses Problem zu haben. Irgendeine Ahnung?

Answer 1

Wenn Sie wollen, dass die Waage gleich sein auf allen Achsen Sie Nebenhandlungen mit diesem Befehl erstellen können:

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, sharey=True, sharex=True) 

, die alle Plots machen entsprechende Achse zu teilen:

Wenn Sie die Grenzen dieses speziellen ax manuell ändern möchten, können Sie diese Zeile am Ende der Zeichenbefehle hinzufügen:

ax4.set_ylim(top=5) 

# or for both limits like this: 
# ax4.set_ylim([-2, 5]) 

die so etwas wie diese geben wird: