### 使用 Matplotlib 和 Plotly 实现共享 X 轴的方法 在 Jupyter Notebook 中，可以使用 Matplotlib 或 Plotly 来实现图表共享 X 轴的功能。以下是两种方法的具体实现。 #### 方法一：使用 Matplotlib 实现共享 X 轴 Matplotlib 提供了 `sharex` 参数来实现子图之间的 X 轴共享。以下是一个示例代码[^1]： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 创建共享 X 轴的子图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(8, 6)) # 绘制第一条曲线 ax1.plot(x, y1, 'b-', label='sin(x)') ax1.set_ylabel('Sine') ax1.legend(loc='upper right') # 绘制第二条曲线 ax2.plot(x, y2, 'r-', label='cos(x)') ax2.set_xlabel('X-axis') ax2.set_ylabel('Cosine') ax2.legend(loc='upper right') # 显示网格 ax1.grid(True) ax2.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() ``` 通过设置 `sharex=True`，两个子图会共享同一个 X 轴，从而避免重复绘制相同的刻度标签[^1]。 #### 方法二：使用 Plotly 实现共享 X 轴 Plotly 支持更灵活的交互式图表，并且可以通过 `make_subplots` 方法实现共享 X 轴的功能。以下是一个示例代码[^2]： ```python import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots # 生成数据 x = list(range(1, 11)) y1 = [i**2 for i in x] y2 = [i**3 for i in x] # 创建共享 X 轴的子图 fig = make_subplots(rows=2, cols=1, shared_xaxes=True, vertical_spacing=0.1) # 添加第一个子图 fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines+markers', name='y = x^2'), row=1, col=1) # 添加第二个子图 fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y2, mode='lines+markers', name='y = x^3'), row=2, col=1) # 设置标题和轴标签 fig.update_layout(title='Shared X-axis Example', showlegend=True) fig.update_xaxes(title_text='X-axis', row=2, col=1) fig.update_yaxes(title_text='Y-axis 1', row=1, col=1) fig.update_yaxes(title_text='Y-axis 2', row=2, col=1) # 显示图表 fig.show() ``` 在 Plotly 中，通过 `shared_xaxes=True` 参数可以实现子图之间的 X 轴共享。同时，Plotly 的交互功能允许用户放大、缩小或拖动图表[^2]。 #### 总结 - 如果需要静态图表，可以选择 Matplotlib 并利用其 `sharex` 参数。 - 如果需要交互式图表，可以选择 Plotly 并使用 `make_subplots` 方法[^4]。