Python+matplotlib绘制多子图的方法详解

目录本文速览1、matplotlib.pyplotapi方式添加子图2、面向对象方式添加子图3、matplotlib.pyplotadd_subplot方式添加子图4、matplotlib.gr...

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matplotlib.pyplot api 绘制子图

面向对象方式绘制子图

matplotlib.gridspec.GridSpec绘制子图

任意位置添加子图

关于pyplot和面向对象两种绘图方式可参考之前文章：matplotlib.pyplot api verus matplotlib object-oriented

1、matplotlib.pyplot api 方式添加子图

importmatplotlib.pyplotasplt
my_dpi=96
plt.figure(figsize=(480/my_dpi,480/my_dpi),dpi=my_dpi)
plt.subplot(221)
plt.plot([1,2,3])


plt.subplot(222)
plt.bar([1,2,3],[4,5,6])
plt.title('plt.subplot(222)')#注意比较和上面面向对象方式的差异
plt.xlabel('set_xlabel')
plt.ylabel('set_ylabel',fontsize=15,color='g')#设置y轴刻度标签
plt.xlim(0,8)#设置x轴刻度范围
plt.xticks(range(0,10,2))#设置x轴刻度间距
plt.tick_params(axis='x',labelsize=20,rotation=45)#x轴标签旋转、字号等

plt.subplot(223)
plt.plot([1,2,3])

plt.subplot(224)
plt.bar([1,2,3],[4,5,6])


plt.suptitle('matplotlib.pyplotapi',color='r')
fig.tight_layout(rect=(0,0,1,0.9))




plt.subplots_adjust(left=0.125,
bottom=-0.51,
right=1.3,
top=0.88,
wspace=0.2,
hspace=0.2
)


#plt.tight_layout()

plt.show()

2、面向对象方式添加子图

importmatplotlib.pyplotasplt
my_dpi=96
fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(480/my_dpi,480/my_dpi),dpi=my_dpi,
sharex=False,#x轴刻度值共享开启
sharey=False,#y轴刻度值共享关闭

)
#fig为matplotlib.figure.Figure对象
#axs为matplotlib.axes.Axes，把fig分成2x2的子图
axs[0][0].plot([1,2,3])
axs[0][1].bar([1,2,3],[4,5,6])
axs[0][1].set(title='title')#设置axes及子图标题
axs[0][1].set_xlabel('set_xlabel',fontsize=15,color='g')#设置x轴刻度标签
axs[0][1].set_ylabel('set_ylabel',fontsize=15,color='g')#设置y轴刻度标签
axs[0][1].set_xlim(0,8)#设置x轴刻度范围
axs[0][1].set_xticks(range(0,10,2))#设置x轴刻度间距
axs[0][1].tick_params(axis='x',#可选'y'，'both'
labelsize=20,rotation=45)#x轴标签旋转、字号等


axs[1][0].plot([1,2,3])
axs[1][1].bar([1,2,3],[4,5,6])

fig.suptitle('matplotlibobject-oriented',color='r')#设置fig即整整张图的标题

#修改子图在整个figure中的位置（上下左右）
plt.subplots_adjust(left=0.125,
bottom=-0.61,
right=1.3,#防止右边子图y轴标题与左边子图重叠
top=0.88,
wspace=0.2,
hspace=0.2
)

#参数介绍
'''
##Thefiguresubplotparameters.Alldimensionsareafractionofthefigurewidthandheight.
#figure.subplot.left:0.125#theleftsideofthesubplotsofthefigure
#figure.subplot.right:0.9#therightsideofthesubplotsofthefigure
#figure.subplot.bottom:0.11#thebottomofthesubplotsofthefigure
#figure.subplot.top:0.88#thetopofthesubplotsofthefigure
#figure.subplot.wspace:0.2#theamountofwidthreservedforspacebetweensubplots,
#expressedasafractionoftheaverageaxiswidth
#figure.subplot.hspace:0.2#theamountofheightreservedforspacebetweensubplots,
#expressedasafractionoftheaverageaxisheight


'''


plt.show()

3、matplotlib.pyplot add_subplot方式添加子图

my_dpi=96
fig=plt.figure(figsize=(480/my_dpi,480/my_dpi),dpi=my_dpi)
fig.add_subplot(221)
plt.plot([1,2,3])

fig.add_subplot(222)
plt.编程客栈bar([1,2,3],[4,5,6])
plt.title('fig.add_subplot(222)')

fig.add_subplot(223)
plt.plot([1,2,3])

fig.add_subplot(224)
plt.bar([1,2,3],[4,5,6])
plt.suptitle('matplotlib.pyplotapi:add_subplot',color='r')

4、matplotlib.gridspec.GridSpec方式添加子图

语法：matplotlib.gridspec.GridSpec(nrows, ncols, figure=None, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None, width_ratios=None, height_ratios=None)

importmatplotlib.pyplotasplt
frommatplotlib.gridspecimportGridSpec


fig=plt.figure(dpi=100,
constrained_layout=True,#类似于tight_layout，使得各子图之间的距离自动调整【类似excel中行宽根据内容自适应】

)

gs=GridSpec(3,3,figure=fig)#GridSpec将fiure分为3行3列，每行三个axes，gs为一个matplotlib.gridspec.GridSpec对象，可灵活的切片figure
ax1=fig.add_subplot(gs[0,0:1])
plt.plot([1,2,3])
ax2=fig.add_subplot(gs[0,1:3])#gs[0,0:3]中0选取figure的第一行，0:3选取figure第二列和第三列

#ax3=fig.add_subplot(gs[1,0:2])
plt.subplot(gs[1,0:2])#同样可以使用基于pyplotapi的方式
plt.scatter([1,2,3],[4,5,6],marker='*')

ax4=fig.add_subplot(gs[1:3,2:3])
plt.bar([1,2,3],[4,5,6])

ax5=fig.add_subplot(gs[2,0:1])
ax6=fig.add_subplot(gs[2,1:2])

fig.suptitle("GridSpec",color='r')
plt.show()

5、子图中绘制子图

importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlib.gridspecasgridspec


defformat_axes(fig):
fori,axinenumerate(fig.axes):
ax.text(0.5,0.5,"ax%d"%(i+1),va="center",ha="center")
ax.tick_params(labelbottom=False,labelleft=False)


#子图中再绘制子图
fig=plt.figure(dpi=100,
constrained_layout=True,
)

gs0=GridSpec(1,2,figure=fig)#将figure切片为1行2列的两个子图

gs00=gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(3,3,subplot_spec=gs0[0])#将以上第一个子图gs0[0]再次切片为3行3列的9个axes
#gs0[0]子图自由切片
ax1=fig.add_subplot(gs00[:-1,:])
ax2=fig.add_subplot(gs00[-1,:-1])
ax3=fig.add_subplot(gs00[-1,-1])

gs01=gs0[1].subgridspec(3,3)#将以上第二个子图gs0[1]再次切片为3行3列的axes
#gs0[1]子图自由切片
ax4=fig.add_subplot(gs01[:,:-1])
ax5=fig.add_subplot(gs01[:-1,-1])
ax6=fig.add_subplot(gs01[-1,-1])

plt.suptitle("GridSpecInsideGridSpec",color='r')
format_axes(fig)

plt.show()

6、任意位置绘制子图(plt.axes)

plt.subplots(1,2,dpi=100)
plt.subplot(121)
plt.plot([1,2,3])


plt.subplot(122)
plt.plot([1,2,3])



plt.axes([0.7,0.2,0.15,0.15],##[left,bottom,width,height]四个参数(fractionsoffigure)可以非常灵活的调节子图中子图的位置
)
plt.bar([1,2,3],[1,2,3],color=['r','b','g'])


plt.axes([0.2,0.6,0.15,0.15],
)
plt.bar([1,2,3],[1,2,3],color=['r','b','g'])

以上就是python+matplotlib绘制多子图的方法详解的详细内容，更多关于Python matplotlib多子图的资料请关注我们其它相关文章！