使用 plt.subplots 创建多个子图 |
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使用#创建多个子图plt.subplots
pyplot.subplots通过一次调用创建一个图形和一个子图网格，同时提供对如何创建单个图的合理控制。对于更高级的用例，您可以使用GridSpec更通用的子图布局或Figure.add_subplot在图中的任意位置添加子图。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Some example data to display x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400) y = np.sin(x ** 2) 只有一个子图的图形#subplots()不带参数返回 aFigure和一个 Axes. 这实际上是创建单个图形和轴的最简单和推荐的方法。 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title('A single plot') Text(0.5, 1.0, 'A single plot') 在一个方向上堆叠子图#的前两个可选参数pyplot.subplots定义子图网格的行数和列数。 仅在一个方向上堆叠时，返回axs的是一个 1D numpy 数组，其中包含创建的 Axes 列表。 fig, axs = plt.subplots(2) fig.suptitle('Vertically stacked subplots') axs[0].plot(x, y) axs[1].plot(x, -y) []如果您只创建几个 Axes，立即将它们解压缩到每个 Axes 的专用变量会很方便。这样，我们可以使用ax1而不是更详细的axs[0]. fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) fig.suptitle('Vertically stacked subplots') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, -y) []要获得并排的子图，请传递一行和两列的参数。1, 2 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) fig.suptitle('Horizontally stacked subplots') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, -y) [] 在两个方向上堆叠子图#在两个方向堆叠时，返回axs的是一个 2D NumPy 数组。 如果您必须为每个子图设置参数，则可以方便地使用.for ax in axs.flat: fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()您也可以在 2D 中使用元组解包将所有子图分配给专用变量： fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer() 共享轴#默认情况下，每个轴都是单独缩放的。因此，如果范围不同，则子图的刻度值不会对齐。 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) fig.suptitle('Axes values are scaled individually by default') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x + 1, -y) []您可以使用sharex或sharey来对齐水平或垂直轴。 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True) fig.suptitle('Aligning x-axis using sharex') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x + 1, -y) []设置sharex或sharey以True启用在整个网格中的全局共享，即垂直堆叠子图的 y 轴在使用时具有相同的比例sharey=True。 fig, axs = plt.subplots(3, sharex=True, sharey=True) fig.suptitle('Sharing both axes') axs[0].plot(x, y ** 2) axs[1].plot(x, 0.3 * y, 'o') axs[2].plot(x, y, '+') []对于共享轴的子图，一组刻度标签就足够了。内部轴的刻度标签由sharex和sharey自动删除。子图之间仍然有一个未使用的空白空间。 为了精确控制子图的位置，可以显式地创建一个GridSpecwith Figure.add_gridspec，然后调用它的 subplots方法。例如，我们可以使用 降低垂直子图之间的高度add_gridspec(hspace=0)。 label_outer是一种从不在网格边缘的子图中删除标签和刻度的便捷方法。 fig = plt.figure() gs = fig.add_gridspec(3, hspace=0) axs = gs.subplots(sharex=True, sharey=True) fig.suptitle('Sharing both axes') axs[0].plot(x, y ** 2) axs[1].plot(x, 0.3 * y, 'o') axs[2].plot(x, y, '+') # Hide x labels and tick labels for all but bottom plot. for ax in axs: ax.label_outer()除了Trueand之外False，sharex和sharey都接受值 'row' 和 'col' 以仅共享每行或每列的值。 fig = plt.figure() gs = fig.add_gridspec(2, 2, hspace=0, wspace=0) (ax1, ax2), (ax3, ax4) = gs.subplots(sharex='col', sharey='row') fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x + 1, -y, 'tab:green') ax4.plot(x + 2, -y**2, 'tab:red') for ax in axs.flat: ax.label_outer()如果您想要更复杂的共享结构，您可以先创建不共享的轴网格，然后调用axes.Axes.sharex或 axes.Axes.sharey添加共享信息。 fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title("main") axs[1, 0].plot(x, y**2) axs[1, 0].set_title("shares x with main") axs[1, 0].sharex(axs[0, 0]) axs[0, 1].plot(x + 1, y + 1) axs[0, 1].set_title("unrelated") axs[1, 1].plot(x + 2, y + 2) axs[1, 1].set_title("also unrelated") fig.tight_layout() 极轴#参数subplot_kw控制pyplot.subplots子图属性（另请参见Figure.add_subplot）。特别是，这可用于创建极轴网格。 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, subplot_kw=dict(projection='polar')) ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y ** 2) plt.show()脚本总运行时间：（0分7.774秒） Download Python source code: subplots_demo.py Download Jupyter notebook: subplots_demo.ipynb 由 Sphinx-Gallery 生成的画廊 |
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