15.多子图-Subplot
15.1.Subplot: 使用多个figures和 axes
15.2.替代解决方案：

15.多子图-Subplot

Matplotlib绘图时一个常见问题是如何在一个图中包含多个图。即如何实现在一个窗口中有多个图形，每个图形都出现在子图中。
我们将使用两种不同的方法来实现这一目标：
subplot
gridspec

15.1.Subplot: 使用多个figures和 axes

subplot及其参数：
subplot(nrows, ncols, plot_number)
如果将subplot应用于一个figure，则该figure将在概念上分为nrows * ncols个子轴。
参数plot_number标识函数调用创建的subplot。 plot_number的范围可以从1到最大nrows * ncols。
如果三个参数的值小于10，则可以使用一个int参数调用函数subplot，其中百位数表示nrows，十位数表示ncols，个位数表示plot_number。 这意味着：可以写subplot(234)来代替subplot(2, 3, 4) 。

在下面的示例中，我们实现一个2x2网格的两个子图：

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.subplot(221) # equivalent to: plt.subplot(2, 2, 1) plt.text(0.5, # x coordinate, 0 leftmost positioned, 1 rightmost0.5, # y coordinate, 0 topmost positioned, 1 bottommost'subplot(2,2,1)', # the text which will be printed (2,2,1即:2行，2列，第1个个位置)horizontalalignment='center', # shortcut 'ha'verticalalignment='center', # shortcut 'va'fontsize=20, # can be named 'font' as wellalpha=.7 # float (0.0 transparent through 1.0 opaque)) python_course_green = "#90EE90" # 224即：2行，2列，第4个位置 plt.subplot(224, facecolor=python_course_green) plt.text(0.5, 0.5,'subplot(2,2,4)',ha='center', va='center',fontsize=20,color="b")plt.show()

如果不需要在轴上设置刻度，可以将它们设置为空元组，并添加以下代码行：

plt.xticks(()) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.subplot(221) # equivalent to: plt.subplot(2, 2, 1) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.text(0.5, # x coordinate, 0 leftmost positioned, 1 rightmost0.5, # y coordinate, 0 topmost positioned, 1 bottommost'subplot(2,2,1)', # the text which will be printedhorizontalalignment='center', # shortcut 'ha'verticalalignment='center', # shortcut 'va'fontsize=20, # can be named 'font' as wellalpha=.7 # float (0.0 transparent through 1.0 opaque)) python_course_green = "#90EE90" plt.subplot(224, facecolor=python_course_green) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.text(0.5, 0.5,'subplot(2,2,4)',ha='center', va='center',fontsize=20,color="b") plt.show()

我们还可以使用Figure类的实例即使用面向对象的方法。
下面重写前面的例子来展示。 在这种情况下，将add_subplot方法应用于Figure对象。

import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) sub1 = fig.add_subplot(221) # equivalent to: plt.subplot(2, 2, 1) sub1.text(0.5, # x coordinate, 0 leftmost positioned, 1 rightmost0.5, # y coordinate, 0 topmost positioned, 1 bottommost'subplot(2,2,1)', # the text which will be printedhorizontalalignment='center', # shortcut 'ha'verticalalignment='center', # shortcut 'va'fontsize=20, # can be named 'font' as wellalpha=.7 # float (0.0 transparent through 1.0 opaque)) python_course_green = "#90EE90" sub2 = fig.add_subplot(224, facecolor=python_course_green) sub2.text(0.5, 0.5,'subplot(2,2,4)',ha='center', va='center',fontsize=20,color="b") plt.show()

让我们再次去除刻度。 这次不能使用plt.xticks(())和plt.yticks(())。 而必须使用set_xticks(())和set_yticks(())方法。

import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) sub1 = fig.add_subplot(221) # equivalent to: plt.subplot(2, 2, 1) sub1.set_xticks([]) sub1.set_yticks([]) sub1.text(0.5, # x coordinate, 0 leftmost positioned, 1 rightmost0.5, # y coordinate, 0 topmost positioned, 1 bottommost'subplot(2,2,1)', # the text which will be printedhorizontalalignment='center', # shortcut 'ha' verticalalignment='center', # shortcut 'va'fontsize=20, # can be named 'font' as wellalpha=.5 # float (0.0 transparent through 1.0 opaque)) sub2 = fig.add_subplot(224, facecolor=python_course_green) sub2.set_xticks([]) sub2.set_yticks([]) python_course_green = "#90EE90" sub2.text(0.5, 0.5, 'subplot(2,2,4)', ha='center', va='center',fontsize=20, color="b") plt.show()

前面的示例仅显示如何创建subplot设计。 下面我们演示如何使用一些真实的图填充先前的子图设计：

import numpy as np from numpy import e, pi, sin, exp, cos import matplotlib.pyplot as plt def f(t):return exp(-t) * cos(2*pi*t) def fp(t):return -2*pi * exp(-t) * sin(2*pi*t) - e**(-t)*cos(2*pi*t) def g(t):return sin(t) * cos(1/(t+0.1)) def g(t):return sin(t) * cos(1/(t)) fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) t = np.arange(-5.0, 1.0, 0.1) sub1 = fig.add_subplot(221) # instead of plt.subplot(2, 2, 1) sub1.set_title('The function f') # non OOP: plt.title('The function f') sub1.plot(t, f(t)) sub2 = fig.add_subplot(222, facecolor="lightgrey") sub2.set_title('fp, the derivation of f') sub2.plot(t, fp(t)) t = np.arange(-3.0, 2.0, 0.02) sub3 = fig.add_subplot(223) sub3.set_title('The function g') sub3.plot(t, g(t)) t = np.arange(-0.2, 0.2, 0.001) sub4 = fig.add_subplot(224, facecolor="lightgrey") sub4.set_title('A closer look at g') sub4.set_xticks([-0.2, -0.1, 0, 0.1, 0.2]) sub4.set_yticks([-0.15, -0.1, 0, 0.1, 0.15]) sub4.plot(t, g(t)) plt.plot(t, g(t)) plt.tight_layout() plt.show()

另外一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt X = [ (2,1,1), (2,3,4), (2,3,5), (2,3,6) ] for nrows, ncols, plot_number in X:plt.subplot(nrows, ncols, plot_number) plt.show()

以下示例没有任何特殊之处。 我们将去除xticks并改变figure和subplots的大小。 为此，引入figure的关键字参数figsize和函数subplot_adjust及其关键字参数bottom, left,top, right：

import matplotlib.pyplot as plt fig =plt.figure(figsize=(6,4)) fig.subplots_adjust(bottom=0.025, left=0.025, top = 0.975, right=0.975) X = [ (2,1,1), (2,3,4), (2,3,5), (2,3,6) ] for nrows, ncols, plot_number in X:sub = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number)sub.set_xticks([])sub.set_yticks([]) plt.show()

15.2.替代解决方案：

由于需要合并2x3网格的前三个子图，因此可以选择元组表示，在(2,3,(1,3))中(1,3) 含义为一个2x3网格的前三个元素进行了合并：

import matplotlib.pyplot as plt fig =plt.figure(figsize=(6,4)) fig.subplots_adjust(bottom=0.025, left=0.025, top = 0.975, right=0.975) X = [ (2,3,(1,3)), (2,3,4), (2,3,5), (2,3,6) ] for nrows, ncols, plot_number in X:sub = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number)sub.set_xticks([])sub.set_yticks([]) plt.show()

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的15_多子图-Subplot、Subplot: 使用多个figures和 axes、替代解决方案：的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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