1. 问题背景

用python绘制下面这种图的时候，一般用xlable作为子图的标题，这是因为plt.title()方法绘制的标题在图的上方，与latex默认子图的标题不同。那么，在这种情况下，duplication ratio (%)该如何显示呢？

一个最简单的方案，在上图中，使用plt.text()绘制文字，利用labelpad把xlable向下移动。

plt.text(0.5, -0.27, "duplication ratio (%)", ..., fontsize = 6, transform=subfig.transAxes)
plt.xlable("(a) ...", lablepad = 8, fontsize = 8)

可是这种方法需要不断调整plt.text传入的参数，使得text在xticks与xlable中间（不然很丑），非常之麻烦。

2. 基本思想（可以不看）

可以计算xlabel的上坐标以及xticks的下坐标，然后就可自动计算二者中心坐标，就可以自动居中绘制text了。

3. 方法封装

首先封装一个方法，其中exp代表xticks的解释（例如：duplication ratio (%)），title通过xlable展示出来

def add_explanation_and_title(fig, ax: Axes, exp, title, title_pad=10, title_fontsize=8, exp_fontsize=6):
    lable_pad = title_pad
    ax.set_xlabel(title, fontsize=title_fontsize, labelpad=lable_pad) 
    return [exp, title, title_pad, title_fontsize, exp_fontsize]

接着写一个关键函数用来计算xlable和xticks的距离，获取相应距离的函数主要通过get_window_extent()方法获取

def adjust_explanation(fig, axes, context):
    exp, title, title_pad, title_fontsize, exp_fontsize = context
    
    fig.savefig("./temp.pdf", bbox_inches='tight', pad_inches=0)

    midpoint = (0.5, 0.5)
    for idx, ax in enumerate(axes):
        xtick_label = ax.get_xticklabels()[0]
        label_bbox1 = xtick_label.get_window_extent()
        # print(label_bbox1)
        figure_pos1 = label_bbox1.transformed(ax.transAxes.inverted())
        
        # Get the xlabel object
        xlable = ax.xaxis.label
        label_bbox2 = xlable.get_window_extent()
        # print(label_bbox2)
        figure_pos2 = label_bbox2.transformed(ax.transAxes.inverted())
        midpoint = (0.5, (figure_pos1.y0 + figure_pos2.y1) / 2 + 0.08)
        
    print(midpoint)
    for idx, ax in enumerate(axes):
        ax.text(midpoint[0], midpoint[1], exp, ha='center', fontsize=exp_fontsize, transform=ax.transAxes)   

在上述代码中，fig.savefig非常重要，这是对当前画布做渲染绘制，得到相应的renderer。renderer用于为get_window_extent()提供参考。

考虑这样一种情况，我们会用plt.tight_layout()来紧缩画布，此时调用savefig便可以拿到绘制紧缩画布的renderer

4. 调用实例

fig = plt.figure(dpi = 300, figsize = (400, 500))
...
ax = fig.gca()
...
context = add_explanation_and_title(fig, ax, "duplication ratio (%)", "(a) Single Thread xxx")
...
# context保存了相关信息，用于后续adjust_explanation做参考
context = add_explanation_and_title(fig, ax, "duplication ratio (%)", "(b) Multi Thread xxx")
...
plt.tight_layout()
# 放在plt.tight_layout()后，通过savefig获取画布renderer，并
# 调整exp的最终坐标予以绘制
adjust_explanation(fig, fig.axes, context)
plt.savefig("xxx.pdf")

5. 总结

其实很难想象Matplotlib一直没有一个类似的库来支持以上操作。现有的，将title放到下面的方法只有类似如下方法：

plt.title('Scatter plot pythonspot.com', y=-0.01)

但这种方法导致对坐标的解释文字无法很好适配。另一种方案，即背景中的方案，也需要繁琐的适配。本文给出了一种自动化方案，希望能对科研作图有所帮助。

6. 起飞

OK，到这里就可以起飞了🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫🛫