关于python：matplotlib的子图中的行和列标题

Row and column headers in matplotlib's subplots

将行和列标题添加到在matplotlib中的循环中生成的子图网格中的最佳实践是什么？我能想到几个，但并不是特别整洁：

对于具有循环计数器的列，您只能将set_title()用于第一行。对于行，这不起作用。您将不得不在绘图之外绘制text。

您在顶部添加了一排子图，在左侧添加了一列子图，并在该子图的中间绘制了文本。

您能提出更好的选择吗？

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有几种方法可以做到这一点。最简单的方法是利用图的y标签和标题，然后使用fig.tight_layout()为标签腾出空间。或者，您可以使用annotate将其他文本放置在正确的位置，然后以半手动方式为其留出空间。

如果轴上没有y标签，则很容易利用第一行和第一列的标题和y标签。

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import matplotlib.pyplot as plt

cols = ['Column {}'.format(col) for col in range(1, 4)]
rows = ['Row {}'.format(row) for row in ['A', 'B', 'C', 'D']]

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=3, figsize=(12, 8))

for ax, col in zip(axes[0], cols):
ax.set_title(col)

for ax, row in zip(axes[:,0], rows):
ax.set_ylabel(row, rotation=0, size='large')

fig.tight_layout()
plt.show()

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如果您确实有y标签，或者您希望有更多的灵活性，则可以使用annotate放置标签。这比较复杂，但是除了行和列标签外，还允许您具有单独的打印标题，ylabel等。

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import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import offset_copy

cols = ['Column {}'.format(col) for col in range(1, 4)]
rows = ['Row {}'.format(row) for row in ['A', 'B', 'C', 'D']]

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=3, figsize=(12, 8))
plt.setp(axes.flat, xlabel='X-label', ylabel='Y-label')

pad = 5 # in points

for ax, col in zip(axes[0], cols):
ax.annotate(col, xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
size='large', ha='center', va='baseline')

for ax, row in zip(axes[:,0], rows):
ax.annotate(row, xy=(0, 0.5), xytext=(-ax.yaxis.labelpad - pad, 0),
xycoords=ax.yaxis.label, textcoords='offset points',
size='large', ha='right', va='center')

fig.tight_layout()
# tight_layout doesn't take these labels into account. We'll need
# to make some room. These numbers are are manually tweaked.
# You could automatically calculate them, but it's a pain.
fig.subplots_adjust(left=0.15, top=0.95)

plt.show()

enter image description here