Matplotlib 绘制多图

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。

1、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。

可以使用 suptitle函数设置公共的标题 注意是sup（超级），也就是父级标题

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#plot1
x1=np.array([1,2,3,4,5])
y1=np.array([1,4,9,16,25])
plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(x1,y1)
plt.title('plot1')

#plot2
x2=np.array([1,4,9,16,25])
y2=np.array([1,2,3,4,5])
plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(x2,y2)
plt.title('plot2')

plt.suptitle('subplot')#总标题suptitle
plt.show()#最后调用show方法

2、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)

• 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 N1 或 1N 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。

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10 张图，已经存在的则删除
fig, ax = plt.subplots(num=10, clear=True)

plt.show()