<div dir="ltr"><p style="box-sizing:border-box;margin-bottom:16px;color:rgb(51,51,51);font-family:-apple-system,blinkmacsystemfont,"segoe ui",helvetica,arial,sans-serif,"apple color emoji","segoe ui emoji","segoe ui symbol";font-size:14px;margin-top:0px">Fedora 20; Python 2.7.5; Matplotlib 1.4.3 (installed by yum/pip)</p><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;color:rgb(51,51,51);font-family:-apple-system,blinkmacsystemfont,"segoe ui",helvetica,arial,sans-serif,"apple color emoji","segoe ui emoji","segoe ui symbol";font-size:14px">I need to visualize some complex multivariate datasets and the preferred way is to use a modification of parallel axis visualization, using stacked 2D plots, where each plot maps a degree of freedom/model parameter and data points belonging to the same data sets should be interconnected across different plots. I am attaching a conceptual sketch. </p><p style="box-sizing:border-box;margin-top:0px;margin-bottom:16px;color:rgb(51,51,51);font-family:-apple-system,blinkmacsystemfont,"segoe ui",helvetica,arial,sans-serif,"apple color emoji","segoe ui emoji","segoe ui symbol";font-size:14px">I put emphasis that each plane should be a plot itself with its own axes with their own scales. More specifically, all plots have the same x-axis, but the y-axis represents something different.</p><div>Any idea of how to implement it by matplotlib?</div><div><br></div><div>Cheers,</div><div><br></div><div>M</div>
</div>