matplotlib create broken axis im Unterplot

Question

Ich habe eine problematische Subplot, die zwei Datenskalen hat. Anstatt eine Log-Skala zu verwenden, mag ich die Achse brechen, so dass die Hälfte der Achse subplot y von 0 bis 10 läuft und die andere Hälfte von 10 bis 100.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.random.uniform(0, 10, 40) 
y = np.concatenate([np.random.uniform(0, 1, 30), np.random.uniform(0, 100, 10)]) 
y2 = np.random.uniform(0, 1, 40) 
fig, ax = plt.subplots(2, sharex=True) 
ax[0].scatter(x, y) # problematic subplot 
ax[1].scatter(x, y2) 
plt.show() 

Ich habe versucht, nach pyplots Axis-Demo, obwohl das falsch scheint. Muss ich insgesamt vier Unterplots erstellen, um dies zu tun? Dies ist nur ein Dummy-Beispiel, mein wirkliches Problem hat mehrere Unterplots, von denen viele diese gebrochene Achse benötigen.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.random.uniform(0, 10, 40) 
y = np.concatenate([np.random.uniform(0, 1, 30), np.random.uniform(0, 100, 10)]) 
y2 = np.random.uniform(0, 1, 40) 

fig, ax = plt.subplots(4, sharex=True) 

# Create broken axis with first two subplots 
ax[0].scatter(x, y) 
ax[1].scatter(x, y) 
ax[0].set_ylim(1, 100) 
ax[1].set_ylim(0, 1) 
ax[0].spines['bottom'].set_visible(False) 
ax[1].spines['top'].set_visible(False) 

# From https://matplotlib.org/examples/pylab_examples/broken_axis.html 
d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates 
# arguments to pass to plot, just so we don't keep repeating them 
kwargs = dict(transform=ax[0].transAxes, color='k', clip_on=False) 
ax[0].plot((-d, +d), (-d, +d), **kwargs)  # top-left diagonal 
ax[0].plot((1 - d, 1 + d), (-d, +d), **kwargs) # top-right diagonal 

kwargs.update(transform=ax[1].transAxes) # switch to the bottom axes 
ax[0].plot((-d, +d), (1 - d, 1 + d), **kwargs) # bottom-left diagonal 
ax[0].plot((1 - d, 1 + d), (1 - d, 1 + d), **kwargs) # bottom-right diagonal 



# Try my best to fix bottom two plots so they look like one plot 
ax[2].scatter(x, y2) 
ax[3].scatter(x, y2) 
ax[2].set_ylim(.5, 1.0) 
ax[3].set_ylim(0, .5) 
ax[2].spines['bottom'].set_visible(False) 
ax[3].spines['top'].set_visible(False) 
plt.savefig('ex.pdf') 

Answer 1

Ich könnte nur zwei Handlungsstränge zu verwenden, legen nahe, eine oben und eine unten. Dann teilen Sie die obere in zwei über mpl_toolkits.axes_grid1.make_axes_locatable.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable 


x = np.random.uniform(0, 10, 40) 
y = np.concatenate([np.random.uniform(0, 1, 30), np.random.uniform(0, 100, 10)]) 
y2 = np.random.uniform(0, 1, 40) 

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

ax = axes[0] 
divider = make_axes_locatable(ax) 
ax2 = divider.new_vertical(size="100%", pad=0.1) 
fig.add_axes(ax2) 

ax.scatter(x, y) 
ax.set_ylim(0, 1) 
ax.spines['top'].set_visible(False) 
ax2.scatter(x, y) 
ax2.set_ylim(10, 100) 
ax2.tick_params(bottom="off", labelbottom='off') 
ax2.spines['bottom'].set_visible(False) 


# From https://matplotlib.org/examples/pylab_examples/broken_axis.html 
d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates 
# arguments to pass to plot, just so we don't keep repeating them 
kwargs = dict(transform=ax2.transAxes, color='k', clip_on=False) 
ax2.plot((-d, +d), (-d, +d), **kwargs)  # top-left diagonal 
ax2.plot((1 - d, 1 + d), (-d, +d), **kwargs) # top-right diagonal 

kwargs.update(transform=ax.transAxes) # switch to the bottom axes 
ax.plot((-d, +d), (1 - d, 1 + d), **kwargs) # bottom-left diagonal 
ax.plot((1 - d, 1 + d), (1 - d, 1 + d), **kwargs) # bottom-right diagonal 


#create bottom subplot as usual 
axes[1].scatter(x, y2) 


plt.show()