在matplotlib子图上重置默认坐标轴

Question

我想用同一个x轴在单个列中创建任意数量的图。

下面是一个例子：

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

N=1000 
x = np.linspace(-.5,1.5,num=N) 
xshift = x-0.5 
Bz = 30*np.exp(-xshift**8/0.00125)*np.sin(xshift*2.*np.pi) 
Np = 30*np.exp(-xshift**10/0.00125)+5 
Vx = 200*np.exp(-xshift**10/0.00125)+400 

fig = plt.figure() 

#list of tuples of the form `(data, label)`  
data_list = [(Bz,"B_z"),(Vx,"V_x"),(Np,"N_p")] 

for i,(data,lab) in enumerate(data_list,1): 
    ax = fig.add_subplot(len(data_list),1,i) 
    ax.set_ylabel("$\mathrm{%s}$"%lab) 
    ax.get_xaxis().set_ticklabels([]) 
    ax.plot(x,data) 
else: 
    #Reset default tick labels here on ax 
    pass 

plt.show() 

在本图中，这将是合乎逻辑的，而其他所有的地块都不放过信息的最后情节，以显示xtic标签。我可能弹出data_list的最后一项并明确阐明，但这似乎对我来说很难。有没有一种优雅的方式来告诉matplotlib轴，它应该恢复默认的xticlabel设置？

（一些documentation）

Answer 1

我想这你想要做什么，但我认为这可能是因为“哈克”为你担心。我也认为这可能是正确的方法。 :)

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

N=1000 
x = np.linspace(-.5,1.5,num=N) 
xshift = x-0.5 
Bz = 30*np.exp(-xshift**8/0.00125)*np.sin(xshift*2.*np.pi) 
Np = 30*np.exp(-xshift**10/0.00125)+5 
Vx = 200*np.exp(-xshift**10/0.00125)+400 

fig = plt.figure() 

#list of tuples of the form `(data, label)`  
data_list = [(Bz,"B_z"),(Vx,"V_x"),(Np,"N_p")] 

left = .15 
height = .2 
width = .7 
bottom = .0 
axes_ticks = [] 
axes = [] 
for i,(data,lab) in enumerate(data_list,1): 
    ax = fig.add_subplot(len(data_list),1,i) 
    bottom += height 
    ax.set_position((left, bottom, width, height)) 

    ax.set_ylabel("$\mathrm{%s}$"%lab) 
    axes_ticks.append(ax.get_xaxis().get_ticklocs()) 
    ax.get_xaxis().set_ticks([]) 
    ax.plot(x,data) 
    axes.append(ax) 
else: 
    #Reset default tick labels here on ax 
    axes[0].get_xaxis().set_ticks(axes_ticks[0]) 


plt.show()