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这里是一个解决方案，它是独立于实际的数字大小，并且与图中一起缩放。
我们使用混合变换可以指定图坐标中线的长度，同时指定左上角子图的坐标轴中的垂直或水平位置。所以垂直线在y方向上的图坐标中从0到1，而在第一个子图的轴坐标中它被绑定到x = 0。 然后，我们还添加一个偏移变换，以点的一半线宽移动它，这样它就可以紧靠轴棘。
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.lines
import matplotlib.transforms as transforms
import numpy as np
data = np.random.random_sample((10,10))
labels = "Some labels around all the subplots"
fig, axarr = plt.subplots(3,3, sharex='col', sharey='row')
for i, ax in enumerate(axarr.flatten()):
ax.scatter(data[:,i], data[:,i+1])
ax.xaxis.set_label_position('top')
for i in range(3):
axarr[2-i,0].set_ylabel(labels.split()[i])
axarr[0,i].set_xlabel(labels.split()[i+3])
axarr[2-i,0].set_yticklabels([])
#### Create lines ####
lw=4 # linewidth in points
#vertical line
offset1 = transforms.ScaledTranslation(-lw/72./2., 0, fig.dpi_scale_trans)
trans1 = transforms.blended_transform_factory(
axarr[0,0].transAxes +offset1, fig.transFigure)
l1 = matplotlib.lines.Line2D([0,0], [0, 1], transform=trans1,
figure=fig, color="#dd0000", linewidth=4, zorder=0)
#horizontal line
offset2 = transforms.ScaledTranslation(0,lw/72./2., fig.dpi_scale_trans)
trans2 = transforms.blended_transform_factory(
fig.transFigure, axarr[0,0].transAxes+offset2)
l2 = matplotlib.lines.Line2D([0, 1], [1,1], transform=trans2,
figure=fig, color="#dd0000", linewidth=4, zorder=0)
#add lines to canvas
fig.lines.extend([l1, l2])
plt.show()
这里的缩小版，从中可以看出，线位置适应于该图的大小。
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