如何用子图去除y轴上不必要的值？

在数据可视化中，有时我们需要在图表中去除y轴上不必要的值，以便更清晰地展示数据的关键部分。以下是一些常用的方法来实现这一目标：

基础概念

• 子图（Subplot）：在一个图形窗口中创建多个子图，每个子图可以独立设置其坐标轴范围和其他属性。
• y轴范围（Y-axis Range）：通过设置y轴的最小值和最大值，可以控制显示的数据范围。

相关优势

1. 清晰展示关键数据：去除不必要的值可以使图表更加简洁，突出显示重要的数据点。
2. 提高可读性：减少视觉干扰，使读者更容易理解图表内容。
3. 灵活调整：可以根据具体需求动态调整y轴范围。

类型与应用场景

• 静态范围设置：适用于数据范围相对固定的情况。
• 动态范围调整：适用于数据变化较大，需要根据数据动态调整显示范围的情况。

示例代码（Python + Matplotlib）

以下是一个使用Matplotlib库创建子图并去除y轴上不必要值的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# 创建一个包含两个子图的图形
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))

# 第一个子图：显示完整数据范围
axs[0].plot(x, y, label='Original Data')
axs[0].set_ylabel('Amplitude')
axs[0].set_title('Full Range')
axs[0].legend()

# 第二个子图：去除y轴上不必要的值（例如，只显示[-1, 1]范围内的数据）
axs[1].plot(x, y, label='Filtered Data', color='orange')
axs[1].set_ylim(-1, 1)  # 设置y轴范围
axs[1].set_ylabel('Amplitude')
axs[1].set_title('Filtered Range [-1, 1]')
axs[1].legend()

# 调整布局并显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()

解决问题的原因和方法

原因

• 数据噪声：原始数据可能包含一些不重要的波动或噪声。
• 视觉干扰：过多的细节可能会使图表显得杂乱，影响主要信息的传达。

方法

1. 设置y轴范围：通过set_ylim()方法明确指定y轴的最小值和最大值。
2. 使用对数刻度：对于数据范围差异较大的情况，可以考虑使用对数刻度（set_yscale('log')）。
3. 动态调整：根据数据的统计特性（如均值和标准差）动态计算并设置y轴范围。

通过上述方法，可以有效地去除y轴上不必要的值，使图表更加简洁和易于理解。