Matplotlib 绘制多图

我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。

subplot() 方法在绘图时需要指定位置， subplots() 方法可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。

subplot


subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

subplot(pos, **kwargs)

subplot(**kwargs)

subplot(ax)

以上函数将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列，然后从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号 1...N ，左上的子区域的编号为 1、右下的区域编号为 N，编号可以通过参数 index 来设置。

设置 numRows ＝ 1，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 1x2 的图片区域, 对应的坐标为：

(1, 1), (1, 2)

plotNum ＝ 1 , 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。

plotNum ＝ 2 , 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。

示例代码

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#plot 1:xpoints=np.array([0,6])ypoints=np.array([0,100])plt.subplot(1,2,1)plt.plot(xpoints,ypoints)plt.title("plot 1")#plot 2:x=np.array([1,2,3,4])y=np.array([1,4,9,16])plt.subplot(1,2,2)plt.plot(x,y)plt.title("plot 2")plt.suptitle("RUNOOB subplot Test")plt.show()

显示结果如下：

设置 numRows ＝ 2，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 2x2 的图片区域, 对应的坐标为：

(1, 1), (1, 2)

(2, 1), (2, 2)

plotNum ＝ 1 , 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。

plotNum ＝ 2 , 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。

plotNum ＝ 3 , 表示的坐标为(2, 1), 即第二行第一列的子图。

plotNum ＝ 4 , 表示的坐标为(2, 2), 即第二行第二列的子图。

示例代码

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#plot 1:x=np.array([0,6])y=np.array([0,100])plt.subplot(2,2,1)plt.plot(x,y)plt.title("plot 1")#plot 2:x=np.array([1,2,3,4])y=np.array([1,4,9,16])plt.subplot(2,2,2)plt.plot(x,y)plt.title("plot 2")#plot 3:x=np.array([1,2,3,4])y=np.array([3,5,7,9])plt.subplot(2,2,3)plt.plot(x,y)plt.title("plot 3")#plot 4:x=np.array([1,2,3,4])y=np.array([4,5,6,7])plt.subplot(2,2,4)plt.plot(x,y)plt.title("plot 4")plt.suptitle("RUNOOB subplot Test")plt.show()

显示结果如下：

subplots()

subplots() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)

参数说明：

nrows ：默认为 1，设置图表的行数。
ncols ：默认为 1，设置图表的列数。
sharex、sharey ：设置 x、y 轴是否共享属性，默认为 false，可设置为 'none'、'all'、'row' 或 'col'。 False 或 none 每个子图的 x 轴或 y 轴都是独立的，True 或 'all'：所有子图共享 x 轴或 y 轴，'row' 设置每个子图行共享一个 x 轴或 y 轴，'col'：设置每个子图列共享一个 x 轴或 y 轴。
squeeze ：布尔值，默认为 True，表示额外的维度从返回的 Axes(轴)对象中挤出，对于 N*1 或 1*N 个子图，返回一个 1 维数组，对于 N*M，N>1 和 M>1 返回一个 2 维数组。如果设置为 False，则不进行挤压操作，返回一个元素为 Axes 实例的2维数组，即使它最终是1x1。
subplot_kw ：可选，字典类型。把字典的关键字传递给 add_subplot() 来创建每个子图。
gridspec_kw ：可选，字典类型。把字典的关键字传递给 GridSpec 构造函数创建子图放在网格里(grid)。
**fig_kw ：把详细的关键字参数传给 figure() 函数。

示例代码

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一些测试数据 -- 图1x=np.linspace(0,2*np.pi,400)y=np.sin(x**2)# 创建一个画像和子图 -- 图2fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)ax.set_title('Simple plot')# 创建两个子图 -- 图3f,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,sharey=True)ax1.plot(x,y)ax1.set_title('Sharing Y axis')ax2.scatter(x,y)# 创建四个子图 -- 图4fig,axs=plt.subplots(2,2,subplot_kw=dict(projection="polar"))axs[0,0].plot(x,y)axs[1,1].scatter(x,y)# 共享 x 轴plt.subplots(2,2,sharex='col')# 共享 y 轴plt.subplots(2,2,sharey='row')# 共享 x 轴和 y 轴plt.subplots(2,2,sharex='all',sharey='all')# 这个也是共享 x 轴和 y 轴plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)# 创建标识为 10 的图，已经存在的则删除fig,ax=plt.subplots(num=10,clear=True)plt.show()

部分图表显示结果如下：

图1

图2

图3

图4

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Matplotlib 绘制多图

subplot

subplots()