您可以通过mplcursors创建十字光标。sel.extras.append()会在绘制新光标时删除旧光标。使用sel.annotation.set_text，您可以调整显示的弹出注解。要省略注解，请使用sel.annotation.set_visible(False)。要在另一个子图中找到相应的y值，可以使用np.interp和从曲线中提取的数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mplcursors

def crosshair(sel):
    x, y2 = sel.target
    y1 = np.interp( sel.target[0],   plot1.get_xdata(), plot1.get_ydata() )
    sel.annotation.set_text(f'x: {x:.2f}\ny1: {y1:.2f}\ny2: {y2:.2f}')
    # sel.annotation.set_visible(False)
    hline1 = ax1.axhline(y1, color='k', ls=':')
    vline1 = ax1.axvline(x, color='k', ls=':')
    vline2 = ax2.axvline(x, color='k', ls=':')
    hline2 = ax2.axhline(y2, color='k', ls=':')
    sel.extras.append(hline1)
    sel.extras.append(vline1)
    sel.extras.append(hline2)
    sel.extras.append(vline2)

fig = plt.figure(figsize=(15, 10))
ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2, sharex=ax1)

plot1, = ax1.plot(np.array(np.random.uniform(-1, 1, 100).cumsum()))
plot2, = ax2.plot(np.array(np.random.uniform(-1, 1, 100).cumsum()))

cursor = mplcursors.cursor(plot2, hover=True)
cursor.connect('add', crosshair)

plt.show()

下面是一个替代实现，它将数据存储在全局变量中并移动行（而不是删除并重新创建行）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mplcursors

def crosshair(sel):
    x = sel.target[0]
    y1 = np.interp(x, plot1x, plot1y)
    y2 = np.interp(x, plot2x, plot2y)
    sel.annotation.set_visible(False)
    hline1.set_ydata([y1])
    vline1.set_xdata([x])
    hline2.set_ydata([y2])
    vline2.set_xdata([x])
    hline1.set_visible(True)
    vline1.set_visible(True)
    hline2.set_visible(True)
    vline2.set_visible(True)

fig = plt.figure(figsize=(15, 10))
ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2, sharex=ax1)

plot1, = ax1.plot(np.array(np.random.uniform(-1, 1, 100).cumsum()))
plot2, = ax2.plot(np.array(np.random.uniform(-1, 1, 100).cumsum()))

plot1x = plot1.get_xdata()
plot1y = plot1.get_ydata()
plot2x = plot2.get_xdata()
plot2y = plot2.get_ydata()
hline1 = ax1.axhline(plot1y[0], color='k', ls=':', visible=False)
vline1 = ax1.axvline(plot1x[0], color='k', ls=':', visible=False)
hline2 = ax2.axhline(plot2y[0], color='k', ls=':', visible=False)
vline2 = ax2.axvline(plot2x[0], color='k', ls=':', visible=False)

cursor = mplcursors.cursor([plot1, plot2], hover=True)
cursor.connect('add', crosshair)

plt.show()

很抱歉我的回答太晚了，但是我被上面建议的代码吓了一跳，当matplotlib上有一行程序来做一个简单的十字准线穿过不同的轴。它不会显示你的标签，但是它的CPU很轻。

from matplotlib.widgets import MultiCursor
cursor = MultiCursor(fig.canvas, (ax[0], ax[1]), color='r',lw=0.5, horizOn=True, vertOn=True)