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{{DISPLAYTITLE:Matplotlib 绘制多图}}[[Category:Matplotlib 教程|8]] = 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 === <sample title="" desc="" lang="python" hererun="1"> subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) subplot(pos, **kwargs) subplot(**kwargs) subplot(ax) </sample> 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: <sample title="" desc="" lang="python" hererun="1"> (1, 1), (1, 2) </sample> '''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。 <sample title="" desc="" lang="python" hererun="1"> import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #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("XiaoBai.Wang subplot Test") plt.show() </sample> 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: <sample title="" desc="" lang="python" hererun="1"> (1, 1), (1, 2) (2, 1), (2, 2) </sample> '''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。 <sample title="" desc="" lang="python" hererun="1"> import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #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("XiaoBai.Wang subplot Test") plt.show() </sample> 显示结果如下: === subplots() === subplots() 方法语法格式如下: <sample title="" desc="" lang="python" hererun="1"> matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) </sample> '''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)对象中拉伸,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,则不进行拉伸操作,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。 <sample title="" desc="" lang="python" hererun="1"> import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一些测试数据 -- 图1 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400) y = np.sin(x**2) # 创建一个画像和子图 -- 图2 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title('Simple plot') # 创建两个子图 -- 图3 f, (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4 fig, 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() </sample> 部分图表显示结果如下: '''图1''' '''图2''' '''图3''' '''图4'''
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