本文速览

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

import matplotlib.pyplot as plt
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.pyplot api',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

import matplotlib.pyplot as plt
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('matplotlib object-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
'''
## The figure subplot parameters.  All dimensions are a fraction of the figure width and height.
#figure.subplot.left:   0.125  # the left side of the subplots of the figure
#figure.subplot.right:  0.9    # the right side of the subplots of the figure
#figure.subplot.bottom: 0.11   # the bottom of the subplots of the figure
#figure.subplot.top:    0.88   # the top of the subplots of the figure
#figure.subplot.wspace: 0.2    # the amount of width reserved for space between subplots,
                               # expressed as a fraction of the average axis width
#figure.subplot.hspace: 0.2    # the amount of height reserved for space between subplots,
                               # expressed as a fraction of the average axis height


'''


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.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.pyplot api: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)

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec


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pyplot api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

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec


def format_axes(fig):
    for i, ax in enumerate(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("GridSpec Inside GridSpec",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(fractions of figure)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Devmax其它相关文章!

Python+matplotlib绘制多子图的方法详解的更多相关文章

  1. XCode 3.2 Ruby和Python模板

    在xcode3.2下,我的ObjectiveCPython/Ruby项目仍然可以打开更新和编译,但是你无法创建新项目.鉴于xcode3.2中缺少ruby和python的所有痕迹(即创建项目并添加新的ruby/python文件),是否有一种简单的方法可以再次安装模板?我发现了一些关于将它们复制到某个文件夹的信息,但我似乎无法让它工作,我怀疑文件夹的位置已经改变为3.2.解决方法3.2中的应用程序模板

  2. Swift基本使用-函数和闭包(三)

    声明函数和其他脚本语言有相似的地方,比较明显的地方是声明函数的关键字swift也出现了Python中的组元,可以通过一个组元返回多个值。传递可变参数,函数以数组的形式获取参数swift中函数可以嵌套,被嵌套的函数可以访问外部函数的变量。可以通过函数的潜逃来重构过长或者太复杂的函数。

  3. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  4. Swift、Go、Julia与R能否挑战 Python 的王者地位

    本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请发送邮件至dio@foxmail.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

  5. 红薯因 Swift 重写开源中国失败,貌似欲改用 Python

    本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请发送邮件至dio@foxmail.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

  6. 你没看错:Swift可以直接调用Python函数库

    上周Perfect又推出了新一轮服务器端Swift增强函数库:Perfect-Python。对,你没看错,在服务器端Swift其实可以轻松从其他语种的函数库中直接拿来调用,不需要修改任何内容。以如下python脚本为例:Perfect-Python可以用下列方法封装并调用以上函数,您所需要注意的仅仅是其函数名称以及参数。

  7. Swift中的列表解析

    在Swift中完成这个的最简单的方法是什么?我在寻找类似的东西:从Swift2.x开始,有一些与你的Python样式列表解析相当的东西。(在这个意义上,它更像是Python的xrange。如果你想保持集合懒惰一路通过,只是这样说:与Python中的列表解析语法不同,Swift中的这些操作遵循与其他操作相同的语法。

  8. swift抛出终端的python错误

    每当我尝试启动与python相关的swift时,我都会收到错误.我该如何解决?

  9. 在Android上用Java嵌入Python

    解决方法看看this,它适用于J2SE,你可以尝试在Android上运行.

  10. 在android studio中使用python代码构建android应用程序

    我有一些python代码和它的机器人,我正在寻找一种方法来使用android项目中的那些python代码.有没有办法做到这一点!?解决方法有两种主要工具可供使用,它们彼此不同:>QPython>Kivy使用Kivy,大致相同的代码也可以部署到IOS.

随机推荐

  1. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  2. python数学建模之三大模型与十大常用算法详情

    这篇文章主要介绍了python数学建模之三大模型与十大常用算法详情,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,感想取得小伙伴可以参考一下

  3. Python爬取奶茶店数据分析哪家最好喝以及性价比

    这篇文章主要介绍了用Python告诉你奶茶哪家最好喝性价比最高,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧

  4. 使用pyinstaller打包.exe文件的详细教程

    PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具,能够把 Python 脚本及其所在的 Python 解释器打包成可执行文件,下面这篇文章主要给大家介绍了关于使用pyinstaller打包.exe文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

  5. 基于Python实现射击小游戏的制作

    这篇文章主要介绍了如何利用Python制作一个自己专属的第一人称射击小游戏,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起动手试一试

  6. Python list append方法之给列表追加元素

    这篇文章主要介绍了Python list append方法如何给列表追加元素,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

  7. Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化

    这篇文章介绍了Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  8. 利用python实现简单的情感分析实例教程

    商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用python实现简单的情感分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

  9. 利用Python上传日志并监控告警的方法详解

    这篇文章将详细为大家介绍如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志、配置日志告警的监控服务,感兴趣的小伙伴可以了解一下

  10. Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题

    这篇文章主要介绍了Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

返回
顶部