Python?Matplotlib通過plt.subplots創(chuàng)建子繪圖
前言
plt.subplots調(diào)用后將會產(chǎn)生一個圖表（Figure）和默認網(wǎng)格（Grid），與此同時提供一個合理的控制策略布局子繪圖。
一、只有子圖的繪制
如果沒有提供參數(shù)給subplots將會返回：
Figure一個Axes對象
例子：
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('A single plot')
二、單個方向堆疊子圖
堆疊子圖就需要用到額外的可選參數(shù)，分別是子圖的行和列數(shù)，如果你只傳遞一個數(shù)字，默認列數(shù)為1，行堆疊。
比如：
fig, axs = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Vertically stacked subplots')
axs[0].plot(x, y)
axs[1].plot(x, -y)
當(dāng)然如果你的子圖比較少，可以考慮用元組接收axes對象：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Vertically stacked subplots')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, -y)如果想要按照行排列，將參數(shù)改成(1,2)即可。
三、行列方向擴展子圖
如果行列擴展子圖，那么axes返回的則是一個二維Numpy數(shù)組。利用axe的flat屬性，可以批量對軸進行賦值。
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]')# 等價于axes[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()當(dāng)然你可以用單個軸對象接收：
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()四、共享軸
默認情況下，每個子圖都是獨立創(chuàng)建的。
看下面這個例子：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Axes values are scaled individually by default')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x + 1, -y)
可以看出兩者的橫坐標(biāo)刻度并不對齊，那么應(yīng)該如何設(shè)置共享？答：在subplot創(chuàng)建之時使用sharex=True和sharedy=True分別創(chuàng)建X軸共享或者Y軸共享。
將上邊的例子修改為以下：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True)
fig.suptitle('Aligning x-axis using sharex')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x + 1, -y)結(jié)果如下：
OK，看上去確實統(tǒng)一了坐標(biāo)軸，除此，python幫你移除了多余的坐標(biāo)刻度，上面中間的刻度被刪除了。
如果你覺得中間的留白不太舒服的話，也有辦法去除。方法是通過GridSpec對象，但是使用上就比較麻煩了，因為你需要自己創(chuàng)建一個figure并使用add_gridspec返回這個對象，然后再通過subplot進行接下來的操作。
直接看例子吧：
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()
這里還用到了軸的label_outer方法，這是用來隱藏非邊界的坐標(biāo)軸的。“share”在這里的意思是：共享一個坐標(biāo)軸，也就意味著刻度的位置是對齊的。
請注意，修改sharex和sharey是全局修改的，所以你如果想讓每一行和每一列共享一個坐標(biāo)軸，可以考慮用sharex='col', sharey='row'。
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()
如果你需要關(guān)聯(lián)更加復(fù)雜的共享軸關(guān)系，可以創(chuàng)建出來使用axe的成員sharex、sharey進行設(shè)置：
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()# 讓繪圖更加緊湊
五、極坐標(biāo)子圖
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, subplot_kw=dict(projection='polar')) ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y ** 2) plt.show()
到此這篇關(guān)于Python Matplotlib通過plt.subplots創(chuàng)建子繪圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python創(chuàng)建子繪圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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