本文介绍在 python 的 matplotlib 中绘制具有“断裂式 x 轴”（broken x-axis）的图表，即在指定区间（如 20–299）留白、仅显示关键点（5, 10, 15, 300），避免数据被压缩或误导性拉伸。
在科学绘图中，当数据点在 x 轴上分布极不均匀（例如：[5, 10, 15, 300]），直接绘制会因巨大间隙导致前三点严重聚拢、最后一项孤立右侧，丧失可读性。此时，真正的解决方案不是图像后期处理（如用 PIL 裁剪 PNG），而是使用 Matplotlib 原生支持的「断裂坐标轴」（broken axis）技术——通过 matplotlib.pyplot.broken_barh 或更推荐的 mpl_toolkits.axes_grid1.parasite_axes 配合 twiny() 实现逻辑断点，或采用更简洁稳健的 brokenaxes 第三方库。
✅ 推荐方案：使用 brokenaxes 库（最直观、可复现、专业级）
首先安装：
pip install brokenaxes
完整示例代码（适配您的声强实验场景）：
import matplotlib.pyplot as plt
from brokenaxes import brokenaxes
import numpy as np
# 模拟用户输入（实际中保留 input()）
x1 = float(input("Voer geluidssterkte op afstand 1 in: ")) # e.g., 85.2
x2 = float(input("Voer geluidssterkte op afstand 2 in: ")) # e.g., 78.6
x3 = float(input("Voer geluidssterkte op afstand 3 in: ")) # e.g., 72.1
x4 = float(input("Voer geluidssterkte op afstand 4 in: ")) # e.g., 45.9
x = [5, 10, 15, 300]
y = [x1, x2, x3, x4]
# 创建断裂 x 轴：保留 [0, 20] 和 [290, 310] 两段，中间用斜线标记断裂
bax = brokenaxes(
xlims=((0, 20), (290, 310)), # 两段 x 区间
hspace=.05, # 断裂间隙高度（相对值）
despine=False
)
bax.plot(x, y, color='blue', linewidth=1.5, marker='o',
markerfacecolor='red', markersize=6)
bax.set_xlabel('afstand (cm)')
bax.set_ylabel('geluidssterkte (dB)')
bax.set_title('Geluidssterkte vs. Afstand (x-as met onderbreking)')
# 可选：自定义断裂处刻度标签（如显示 20 和 300）
bax.set_xticks([5, 10, 15, 300])
bax.set_xticklabels(['5', '10', '15', '300'])
plt.show()⚠️ 注意事项：
- brokenaxes 自动绘制断裂符号（两条斜短线），视觉上清晰传达“此处跳过”，符合学术出版规范；
- 不要滥用 twiny() 手动叠加轴（如原问题第二段代码）：它仅伪造标签，未真正分离坐标逻辑，易导致刻度错位、图例混乱；
- 避免“用 PIL 裁剪图像”等 hack 方式：破坏矢量图质量、无法缩放、不可复现、违背数据可视化原则；
- 若需完全自定义（如指定跳过 20–299），可改用 matplotlib.patches.ConnectionPatch 手动连接两子图，但复杂度高，仅建议高级用户。
? 总结：面对非均匀 x 值，优先选择语义明确、维护性强的专用工具。brokenaxes 是 Matplotlib 生态中最成熟、文档最完善的断裂轴解决方案，一行配置即可生成专业级断裂图，兼顾准确性与可读性。
