如何设置subplot轴的范围

我如何将第二子图的y轴范围设置为例如[0,1000]? 我的数据(文本文件中的一列)的FFT图导致(inf.?)峰值，因此实际数据是不可见的 

pylab.ylim([0,1000])

不幸的是，没有效果。这是整个剧本:

# based on http://www.swharden.com/blog/2009-01-21-signal-filtering-with-python/
import numpy, scipy, pylab, random


xs = []
rawsignal = []
with open("test.dat", 'r') as f:
for line in f:
if line[0] != '#' and len(line) > 0:
xs.append( int( line.split()[0] ) )
rawsignal.append( int( line.split()[1] ) )


h, w = 3, 1
pylab.figure(figsize=(12,9))
pylab.subplots_adjust(hspace=.7)


pylab.subplot(h,w,1)
pylab.title("Signal")
pylab.plot(xs,rawsignal)


pylab.subplot(h,w,2)
pylab.title("FFT")
fft = scipy.fft(rawsignal)
#~ pylab.axis([None,None,0,1000])
pylab.ylim([0,1000])
pylab.plot(abs(fft))


pylab.savefig("SIG.png",dpi=200)
pylab.show()

其他改进也值得赞赏!

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你有pylab.ylim:

pylab.ylim([0,1000])

注意:该命令必须在情节完成后执行!

< p > 更新2021
因为现在matplotlib强烈反对使用pylab，你应该使用pyplot:

from matplotlib import pyplot as plt
plt.ylim(0, 100)
#corresponding function for the x-axis
plt.xlim(1, 1000)
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有时候你真的想要设置坐标轴限制你绘制数据。在这种情况下，你可以设置Axes或AxesSubplot对象的“自动缩放”特性。感兴趣的函数是set_autoscale_on， set_autoscalex_on和set_autoscaley_on。

在您的情况下，您希望冻结y轴的限制，但允许x轴扩展以适应您的数据。因此，您要将autoscaley_on属性更改为False。下面是你代码中FFT子图片段的修改版本:

fft_axes = pylab.subplot(h,w,2)
pylab.title("FFT")
fft = scipy.fft(rawsignal)
pylab.ylim([0,1000])
fft_axes.set_autoscaley_on(False)
pylab.plot(abs(fft))
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使用坐标轴对象是一个很好的方法。如果你想与多个人物和子情节互动，它会有所帮助。直接添加和操作坐标轴对象:

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(12,9))


signal_axes = fig.add_subplot(211)
signal_axes.plot(xs,rawsignal)


fft_axes = fig.add_subplot(212)
fft_axes.set_title("FFT")
fft_axes.set_autoscaley_on(False)
fft_axes.set_ylim([0,1000])
fft = scipy.fft(rawsignal)
fft_axes.plot(abs(fft))


plt.show()
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如果你知道你想要的确切轴，那么

pylab.ylim([0,1000])

工作如前所述。但是如果你想要一个更灵活的轴来适合你的确切数据，就像我发现这个问题时所做的那样，然后将axis limit设置为你的数据集的长度。如果你的数据集是问题中的fft，那么在plot命令之后添加这个:

length = (len(fft)) pylab.ylim([0,长度])< /代码> < / p >

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如果你有多个子情节，比如。

fig, ax = plt.subplots(4, 2)

你可以对它们使用相同的y极限。它从第一个图中得到y ax的极限。

plt.setp(ax, ylim=ax[0,0].get_ylim())

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