15_多子图-Subplot、Subplot: 使用多个figures和 axes、替代解决方案：

雨点打透心脏的1/2处 2022-11-17 05:29 156阅读 0赞

15.多子图-Subplot  
15.1.Subplot: 使用多个figures和 axes  
15.2.替代解决方案：

# 15.多子图-Subplot #

Matplotlib绘图时一个常见问题是如何在一个图中包含多个图。即如何实现在一个窗口中有多个图形，每个图形都出现在子图中。  
我们将使用两种不同的方法来实现这一目标：  
subplot  
gridspec

## 15.1.Subplot: 使用多个figures和 axes ##

subplot及其参数：  
subplot(nrows, ncols, plot\_number)  
如果将subplot应用于一个figure，则该figure将在概念上分为nrows \* ncols个子轴。  
参数plot\_number标识函数调用创建的subplot。 plot\_number的范围可以从1到最大nrows \* ncols。  
如果三个参数的值小于10，则可以使用一个int参数调用函数subplot，其中百位数表示nrows，十位数表示ncols，个位数表示plot\_number。 这意味着：可以写subplot(234)来代替subplot(2, 3, 4) 。

在下面的示例中，我们实现一个2x2网格的两个子图：

import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(figsize=(6, 4))
    plt.subplot(221) # equivalent to: plt.subplot(2, 2, 1)
    plt.text(0.5, # x coordinate, 0 leftmost positioned, 1 rightmost
             0.5, # y coordinate, 0 topmost positioned, 1 bottommost
             'subplot(2,2,1)', # the text which will be printed (2,2,1即:2行，2列，第1个个位置)
             horizontalalignment='center', # shortcut 'ha'
             verticalalignment='center', # shortcut 'va'
             fontsize=20, # can be named 'font' as well
             alpha=.7 # float (0.0 transparent through 1.0 opaque)
             )
    python_course_green = "#90EE90"
    # 224即：2行，2列，第4个位置
    plt.subplot(224, facecolor=python_course_green)
    plt.text(0.5, 0.5,
             'subplot(2,2,4)',
             ha='center', va='center',
             fontsize=20,
             color="b")
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

如果不需要在轴上设置刻度，可以将它们设置为空元组，并添加以下代码行：

plt.xticks(())

import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(figsize=(6, 4))
    plt.subplot(221) # equivalent to: plt.subplot(2, 2, 1)
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.text(0.5, # x coordinate, 0 leftmost positioned, 1 rightmost
             0.5, # y coordinate, 0 topmost positioned, 1 bottommost
             'subplot(2,2,1)', # the text which will be printed
             horizontalalignment='center', # shortcut 'ha'
             verticalalignment='center', # shortcut 'va'
             fontsize=20, # can be named 'font' as well
             alpha=.7 # float (0.0 transparent through 1.0 opaque)
             )
    python_course_green = "#90EE90"
    plt.subplot(224, facecolor=python_course_green)
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.text(0.5, 0.5,
             'subplot(2,2,4)',
             ha='center', va='center',
             fontsize=20,
             color="b")
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

我们还可以使用Figure类的实例即使用面向对象的方法。  
下面重写前面的例子来展示。 在这种情况下，将add\_subplot方法应用于Figure对象。

import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure(figsize=(6, 4))
    sub1 = fig.add_subplot(221) # equivalent to: plt.subplot(2, 2, 1)
    sub1.text(0.5, # x coordinate, 0 leftmost positioned, 1 rightmost
              0.5, # y coordinate, 0 topmost positioned, 1 bottommost
              'subplot(2,2,1)', # the text which will be printed
              horizontalalignment='center', # shortcut 'ha'
              verticalalignment='center', # shortcut 'va'
              fontsize=20, # can be named 'font' as well
              alpha=.7 # float (0.0 transparent through 1.0 opaque)
              )
    python_course_green = "#90EE90"
    sub2 = fig.add_subplot(224, facecolor=python_course_green)
    sub2.text(0.5, 0.5,
              'subplot(2,2,4)',
              ha='center', va='center',
              fontsize=20,
              color="b")
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

让我们再次去除刻度。 这次不能使用plt.xticks(())和plt.yticks(())。 而必须使用set\_xticks(())和set\_yticks(())方法。

import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure(figsize=(6, 4))
    sub1 = fig.add_subplot(221) # equivalent to: plt.subplot(2, 2, 1)
    sub1.set_xticks([]) 
    sub1.set_yticks([]) 
    sub1.text(0.5, # x coordinate, 0 leftmost positioned, 1 rightmost
              0.5, # y coordinate, 0 topmost positioned, 1 bottommost
              'subplot(2,2,1)', # the text which will be printed
              horizontalalignment='center', # shortcut 'ha' 
              verticalalignment='center', # shortcut 'va'
              fontsize=20, # can be named 'font' as well
              alpha=.5 # float (0.0 transparent through 1.0 opaque)
              )
    sub2 = fig.add_subplot(224, facecolor=python_course_green)
    sub2.set_xticks([])
    sub2.set_yticks([]) 
    python_course_green = "#90EE90"
    sub2.text(0.5, 0.5, 
              'subplot(2,2,4)', 
              ha='center', va='center',
              fontsize=20, 
              color="b")
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
前面的示例仅显示如何创建subplot设计。 下面我们演示如何使用一些真实的图填充先前的子图设计：

import numpy as np
    from numpy import e, pi, sin, exp, cos
    import matplotlib.pyplot as plt
    def f(t):
        return exp(-t) * cos(2*pi*t)
    def fp(t):
        return -2*pi * exp(-t) * sin(2*pi*t) - e**(-t)*cos(2*pi*t)
    def g(t):
        return sin(t) * cos(1/(t+0.1))
    def g(t):
        return sin(t) * cos(1/(t))
    fig = plt.figure(figsize=(6, 4))
    t = np.arange(-5.0, 1.0, 0.1)
    sub1 = fig.add_subplot(221) # instead of plt.subplot(2, 2, 1)
    sub1.set_title('The function f') # non OOP: plt.title('The function f')
    sub1.plot(t, f(t))
    sub2 = fig.add_subplot(222, facecolor="lightgrey")
    sub2.set_title('fp, the derivation of f')
    sub2.plot(t, fp(t))
    t = np.arange(-3.0, 2.0, 0.02)
    sub3 = fig.add_subplot(223)
    sub3.set_title('The function g')
    sub3.plot(t, g(t))
    t = np.arange(-0.2, 0.2, 0.001)
    sub4 = fig.add_subplot(224, facecolor="lightgrey")
    sub4.set_title('A closer look at g')
    sub4.set_xticks([-0.2, -0.1, 0, 0.1, 0.2])
    sub4.set_yticks([-0.15, -0.1, 0, 0.1, 0.15])
    sub4.plot(t, g(t))
    plt.plot(t, g(t))
    plt.tight_layout()
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

另外一个例子：

import  matplotlib.pyplot as plt
    X = [ (2,1,1), (2,3,4), (2,3,5), (2,3,6) ]
    for nrows, ncols, plot_number in X:
        plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

以下示例没有任何特殊之处。 我们将去除xticks并改变figure和subplots的大小。 为此，引入figure的关键字参数figsize和函数subplot\_adjust及其关键字参数bottom, left,top, right：

import  matplotlib.pyplot as plt
    fig =plt.figure(figsize=(6,4))
    fig.subplots_adjust(bottom=0.025, left=0.025, top = 0.975, right=0.975)
    X = [ (2,1,1), (2,3,4), (2,3,5), (2,3,6) ]
    for nrows, ncols, plot_number in X:
        sub = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number)
        sub.set_xticks([])
        sub.set_yticks([])
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## 15.2.替代解决方案： ##

由于需要合并2x3网格的前三个子图，因此可以选择元组表示，在(2,3,(1,3))中(1,3) 含义为一个2x3网格的前三个元素进行了合并：

import  matplotlib.pyplot as plt
    fig =plt.figure(figsize=(6,4))
    fig.subplots_adjust(bottom=0.025, left=0.025, top = 0.975, right=0.975)
    X = [ (2,3,(1,3)), (2,3,4), (2,3,5), (2,3,6) ]
    for nrows, ncols, plot_number in X:
        sub = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number)
        sub.set_xticks([])
        sub.set_yticks([])
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/4aece17b53ba42cb90f5b5aed89ebbb6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221022/38529fc560b64c7b8f1c0ec87195b9ea.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221022/010daf9138dd439bb96a03c6798eef22.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221022/d195e7fab1fa4fda9673e64d02f3eb4c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221022/4629ad1c04d74c498afd122559539235.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221022/166f14085d8d4beaa5b000b6ffedf2b4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221022/518b6724c44840de9bc8b9fd962cd344.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221022/1c2ab95b58fa4a97ba93d25c11d047e2.png