描述我想要实现的最佳方式是使用我自己的图像:
现在我在光谱图中有很多死区，尤其是在 5200 和 6300 之间。我的问题很简单，我该如何添加一个漂亮的小//中断，看起来类似于这个(图片来自净):
我正在为我的地 block 使用这个设置:
nullfmt = pyplot.NullFormatter()
fig = pyplot.figure(figsize=(16,6))
gridspec_layout1= gridspec.GridSpec(2,1)
gridspec_layout1.update(left=0.05, right=0.97, hspace=0, wspace=0.018)
pyplot_top = fig.add_subplot(gridspec_layout1[0])
pyplot_bottom = fig.add_subplot(gridspec_layout1[1])
pyplot_top.xaxis.set_major_formatter(nullfmt)
我很确定使用 gridpsec 是可以实现的，但非常感谢您提供详细介绍如何实现这一点的高级教程。
如果这个问题之前在 stackoverflow 上已经处理过，我也很抱歉，但我已经广泛寻找 gridSpec 的正确程序，但目前还没有发现。
我已经做到了这一点，差不多到了:
但是，我的断线并不像我希望的那样陡峭……我该如何更改它们？ (我已经使用了下面的示例答案)
最佳答案
你可以适应 the matplotlib example直接在 x 轴上休息一下:
"""
Broken axis example, where the x-axis will have a portion cut out.
"""
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0,10,100)
x[75:] = np.linspace(40,42.5,25)
y = np.sin(x)
f,(ax,ax2) = plt.subplots(1,2,sharey=True, facecolor='w')
# plot the same data on both axes
ax.plot(x, y)
ax2.plot(x, y)
ax.set_xlim(0,7.5)
ax2.set_xlim(40,42.5)
# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labelright='off')
ax2.yaxis.tick_right()
# This looks pretty good, and was fairly painless, but you can get that
# cut-out diagonal lines look with just a bit more work. The important
# thing to know here is that in axes coordinates, which are always
# between 0-1, spine endpoints are at these locations (0,0), (0,1),
# (1,0), and (1,1). Thus, we just need to put the diagonals in the
# appropriate corners of each of our axes, and so long as we use the
# right transform and disable clipping.
d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
# arguments to pass plot, just so we don't keep repeating them
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax.plot((1-d,1+d), (-d,+d), **kwargs)
ax.plot((1-d,1+d),(1-d,1+d), **kwargs)
kwargs.update(transform=ax2.transAxes) # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d,+d), (1-d,1+d), **kwargs)
ax2.plot((-d,+d), (-d,+d), **kwargs)
# What's cool about this is that now if we vary the distance between
# ax and ax2 via f.subplots_adjust(hspace=...) or plt.subplot_tool(),
# the diagonal lines will move accordingly, and stay right at the tips
# of the spines they are 'breaking'
plt.show()
出于您的目的，只需将数据绘制两次(在每个轴上一次，ax 和 ax2 并适本地设置您的 xlim。 “中断线”应该移动以匹配新的中断，因为它们是在相对轴坐标而不是数据坐标中绘制的。
折线只是在一对点之间绘制的未剪裁的绘图线。例如。 ax.plot((1-d,1+d), (-d,+d), **kwargs) 绘制点 (1-d,-d) 之间的断线 和 (1+d,+d) 在第一个轴上:这是右下角。如果要更改梯度，请适当更改这些值。例如，要使这个更陡峭，请尝试 ax.plot((1-d/2,1+d/2), (-d,+d), **kwargs)
关于python - Break//在matplotlib的x轴上，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32185411/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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