Python Matplotlib繪制多子圖詳解
更新時(shí)間：2022年02月21日 10:22:09 作者：青石橫刀策馬
Matplotlib是Python中最受歡迎的數(shù)據(jù)可視化軟件包之一，它是 Python常用的2D繪圖庫(kù)，同時(shí)它也提供了一部分3D繪圖接口。本文將詳細(xì)介紹如何通過(guò)Matplotlib繪制多子圖，以及合并圖例和調(diào)整子圖間距，需要的可以參考一下
通過(guò)獲取子圖的label和線(xiàn)型來(lái)合并圖例
注意添加label
#導(dǎo)入數(shù)據(jù)（讀者可忽略）
pre_lp=total_res#組合模型
true=diff1[-pre_day:]#真實(shí)值
pre_ph=results_data["yhat"]#prophet
pre_lstm=reslut#lstm
pre_ari=data_ari['data_pre']#arima
#設(shè)置中文字體
rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti'
# 生成一個(gè)時(shí)間序列 （讀者可根據(jù)情況進(jìn)行修改或刪除）
time =pd.to_datetime(np.arange(0,21), unit='D',
origin=pd.Timestamp('2021-10-19'))
#創(chuàng)建畫(huà)布
fig=plt.figure(figsize=(20,16))#figsize為畫(huà)布大小
# 1
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(time,pre_lp,color='#1bb9f6',marker='^',linestyle='-',label='1')
# ax1.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax1.set_title('1',fontsize=15)#設(shè)置標(biāo)題
ax1.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)#設(shè)置橫坐標(biāo)名稱(chēng)
ax1.set_ylabel('感染人數(shù)/人',fontsize=15)#設(shè)置縱坐標(biāo)名稱(chēng)
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))#設(shè)置橫坐標(biāo)刻度（讀者可忽略）
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)#設(shè)置橫坐標(biāo)刻度（讀者可忽略）
# 2
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.plot(time,pre_ph,color='#739b06',marker='o',linestyle='-',label='2')
# ax2.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax2.set_title('2',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax2.set_ylabel('感染人數(shù)/人',fontsize=15)
ax2.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
# 3
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.plot(time,pre_lstm,color='#38d9a9',marker='*',linestyle='-',label='3')
# ax3.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax3.set_title('3',fontsize=15)
ax3.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax3.set_ylabel('感染人數(shù)/人',fontsize=15)
ax3.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
# 4
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.plot(time,pre_ari,color='#e666ff',marker='x',linestyle='-',label='4')
ax4.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax4.set_title('4',fontsize=15)
ax4.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax4.set_ylabel('感染人數(shù)/人',fontsize=15)
ax4.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
#初始化labels和線(xiàn)型數(shù)組
lines=[]
labels=[]
#通過(guò)循環(huán)獲取線(xiàn)型和labels
for ax in fig.axes:
axLine, axLabel = ax.get_legend_handles_labels()
lines.extend(axLine)
labels.extend(axLabel)
#設(shè)置圖例和調(diào)整圖例位置
fig.legend(lines, labels,loc='lower center',
ncol=5,framealpha=False,fontsize=25)結(jié)果如下圖
這個(gè)時(shí)候我們?cè)侔言却a里面的通過(guò)循環(huán)獲取label和線(xiàn)型注釋掉，代碼如下
#導(dǎo)入數(shù)據(jù)（讀者可忽略）
pre_lp=total_res#組合模型
true=diff1[-pre_day:]#真實(shí)值
pre_ph=results_data["yhat"]#prophet
pre_lstm=reslut#lstm
pre_ari=data_ari['data_pre']#arima
#設(shè)置中文字體
rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti'
# 生成一個(gè)時(shí)間序列 （讀者可根據(jù)情況進(jìn)行修改或刪除）
time =pd.to_datetime(np.arange(0,21), unit='D',
origin=pd.Timestamp('2021-10-19'))
#創(chuàng)建畫(huà)布
fig=plt.figure(figsize=(20,16))#figsize為畫(huà)布大小
# 1
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(time,pre_lp,color='#1bb9f6',marker='^',linestyle='-',label='1')
ax1.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax1.set_title('1',fontsize=15)#設(shè)置標(biāo)題
ax1.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)#設(shè)置橫坐標(biāo)名稱(chēng)
ax1.set_ylabel('感染人數(shù)/人',fontsize=15)#設(shè)置縱坐標(biāo)名稱(chēng)
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))#設(shè)置橫坐標(biāo)刻度（讀者可忽略）
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)#設(shè)置橫坐標(biāo)刻度（讀者可忽略）
# 2
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.plot(time,pre_ph,color='#739b06',marker='o',linestyle='-',label='2')
ax2.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax2.set_title('2',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax2.set_ylabel('感染人數(shù)/人',fontsize=15)
ax2.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
# 3
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.plot(time,pre_lstm,color='#38d9a9',marker='*',linestyle='-',label='3')
ax3.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax3.set_title('3',fontsize=15)
ax3.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax3.set_ylabel('感染人數(shù)/人',fontsize=15)
ax3.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
# 4
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.plot(time,pre_ari,color='#e666ff',marker='x',linestyle='-',label='4')
ax4.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax4.set_title('4',fontsize=15)
ax4.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax4.set_ylabel('感染人數(shù)/人',fontsize=15)
ax4.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
#初始化labels和線(xiàn)型數(shù)組
# lines=[]
# labels=[]
#通過(guò)循環(huán)獲取線(xiàn)型和labels
# for ax in fig.axes:
# axLine, axLabel = ax.get_legend_handles_labels()
# lines.extend(axLine)
# labels.extend(axLabel)
#設(shè)置圖例和調(diào)整圖例位置
fig.legend(lines, labels,loc='lower center',
ncol=5,framealpha=False,fontsize=25)結(jié)果如下圖
調(diào)整子圖間距
plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.4)
wspace為子圖之間寬間距，hspace為子圖之間高間距
對(duì)比圖如下
設(shè)置了間距的圖像
沒(méi)有設(shè)置間距的圖像
到此這篇關(guān)于Python Matplotlib繪制多子圖詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Matplotlib多子圖內(nèi)容請(qǐng)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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