Matplotlib subplot()函数
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2023-03-14
在使用 Matplotlib 绘图时,我们大多数情况下,需要将一张画布划分为若干个子区域,之后,我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。在本节,我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。
例如: subplot(233)表示在当前画布的右上角创建一个两行三列的绘图区域(如下图所示),同时,选择在第 3 个位置绘制子图。
图1:示意图
如果新建的子图与现有的子图重叠,那么重叠部分的子图将会被自动删除,因为它们不可以共享绘图区域。
图2:subplot绘制结果
如果不想覆盖之前的图,需要使用 add_subplot() 函数,代码如下:
图3:add_subplot()绘图结果
通过给画布添加 axes 对象可以实现在同一画布中插入另外的图像。
图4:输出结果图
matplotlib.pyplot
模块提供了一个 subplot() 函数,它可以均等地划分画布,该函数的参数格式如下:
plt.subplot(nrows, ncols, index)
nrows 与 ncols 表示要划分几行几列的子区域(nrows*nclos表示子图数量),index 的初始值为1,用来选定具体的某个子区域。例如: subplot(233)表示在当前画布的右上角创建一个两行三列的绘图区域(如下图所示),同时,选择在第 3 个位置绘制子图。
图1:示意图
如果新建的子图与现有的子图重叠,那么重叠部分的子图将会被自动删除,因为它们不可以共享绘图区域。
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3]) #现在创建一个子图,它表示一个有2行1列的网格的顶部图。 #因为这个子图将与第一个重叠,所以之前创建的图将被删除 plt.subplot(211) plt.plot(range(12)) #创建带有黄色背景的第二个子图 plt.subplot(212, facecolor='y') plt.plot(range(12))上述代码运行结果,如下图所示:
图2:subplot绘制结果
如果不想覆盖之前的图,需要使用 add_subplot() 函数,代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot([1,2,3]) ax2 = fig.add_subplot(221, facecolor='y') ax2.plot([1,2,3])执行上述代码,输出结果如下:
图3:add_subplot()绘图结果
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05) fig=plt.figure() axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # main axes axes2 = fig.add_axes([0.55, 0.55, 0.3, 0.3]) # inset axes y = np.sin(x) axes1.plot(x, y, 'b') axes2.plot(x,np.cos(x),'r') axes1.set_title('sine') axes2.set_title("cosine") plt.show()输出结果如下:
图4:输出结果图