【Python基础】Matplotlib如何绘制多个子图的几种方法

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【Python基础】Matplotlib如何绘制多个子图的几种方法

2024-07-01 21:02| 来源: 网络整理| 查看: 265

作者:雪山飞猪

博客地址:

https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12355018.html

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Matplotlib是Python的底层绘图工具,可定制性很强,很多人刚开始使用Matplotlib时,不明白一些基础概念,比如figure和axis的区别?如何绘制多个子图的图表?这次写个小短文来讲一讲。

fig和axis的区别?

相信不少小伙伴一开始都是直接用plt.plot来绘图,非常简单,但这是偷懒的做法,不建议大家这样。

fig, ax = plt.subplots(2,2)是比较正统的画法(参数代表行列数),指定figure和axes,然后对axes单独进行操作(图表元素增加和修改)。

fig相当于是一个大的画布,ax相当于是小的子图,一个画布可以有一个或多个子图。

单个图表任何操作都是在axes对象上进行的,包括坐标轴、刻度、图例等。

具体怎么用,下面讲到。

绘制多子图

使用Matplotlib绘图单图相对比较容易,但有时候需要将多张图放在一张图表里,这就用到子图操作。

对应的有plt的subplot和figure的add_subplot的方法,参数可以是一个三位数字(例如111),也可以是一个数组(例如[1,1,1]),3个数字分别代表:

子图总行数

子图总列数

子图位置

以下三种方式效果一样,呈现的可视化图表如下:

「方式一:通过plt的subplot」

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 画第1个图:折线图 x=np.arange(1,100) plt.subplot(221) plt.plot(x,x*x) # 画第2个图:散点图 plt.subplot(222) plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10)) # 画第3个图:饼图 plt.subplot(223) plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0]) # 画第4个图:条形图 plt.subplot(224) plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b') plt.show()

「方式二:通过figure的add_subplot」

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline fig=plt.figure() # 画第1个图:折线图 x=np.arange(1,100) ax1=fig.add_subplot(221) ax1.plot(x,x*x) # 画第2个图:散点图 ax2=fig.add_subplot(222) ax2.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10)) # 画第3个图:饼图 ax3=fig.add_subplot(223) ax3.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0]) # 画第4个图:条形图 ax4=fig.add_subplot(224) ax4.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b') plt.show()

「方式三:通过plt的subplots」subplots返回的值的类型为元组,其中包含两个元素:第一个为一个画布,第二个是子图

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt fig,ax=plt.subplots(2,2) # 画第1个图:折线图 x=np.arange(1,100) ax[0][0].plot(x,x*x) # 画第2个图:散点图 ax[0][1].scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10)) # 画第3个图:饼图 ax[1][0].pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0]) # 画第4个图:条形图 ax[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b') plt.show() 绘制不规则子图

前面的两个图占了221和222的位置,如果想在下面只放一个图,得把前两个当成一列,即2行1列第2个位置。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 画第1个图:折线图 x=np.arange(1,100) plt.subplot(221) plt.plot(x,x*x) # 画第2个图:散点图 plt.subplot(222) plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10)) # 画第3个图:条形图 # 前面的两个图占了221和222的位置,如果想在下面只放一个图,得把前两个当成一列,即2行1列第2个位置 plt.subplot(212) plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b') plt.show()

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