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matplotlib圖形整合之多個(gè)子圖繪制的實(shí)例代碼

 更新時(shí)間:2022年04月13日 10:59:04   作者:王小王-123  
matplotlib繪制多個(gè)子圖的時(shí)候,我們可以根據(jù)自己的想法去排列子圖的順序,也可以生成不同的子圖數(shù)量,本文就詳細(xì)的介紹了matplotlib 多子圖繪制,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

簡單了解多子圖

學(xué)習(xí)matplotlib的時(shí)候,有人肯定會(huì)覺得為啥不用Excel,為啥不用origin,為啥不直接使用軟件,其實(shí)matplotlib繪圖之所以在python領(lǐng)域經(jīng)久不衰,是有它的獨(dú)特之處的,我認(rèn)為這其中的一個(gè)亮點(diǎn)就是,matplotlib繪制多個(gè)子圖的時(shí)候,我們可以根據(jù)自己的想法去排列子圖的順序,也可以生成不同的子圖數(shù)量,類似于前端web可視化大屏,有著較好的用戶體驗(yàn)感!

使用plt.subplot(mnx) 分別繪制

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
 
t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
plt.subplot(2,2,1) #要生成兩行兩列,這是第一個(gè)圖
plt.plot(t,s,'b*')
plt.ylabel('y1')
plt.subplot(2,2,2) #兩行兩列,這是第二個(gè)圖
plt.plot(2*t,s,'r--')
plt.ylabel('y2')
plt.subplot(2,2,3)#兩行兩列,這是第三個(gè)圖
plt.plot(3*t,s,'m--')
plt.ylabel('y3')
plt.subplot(2,2,4)#兩行兩列,這是第四個(gè)圖
plt.plot(4*t,s,'k*')
plt.ylabel('y4')
plt.show()

使用plt.subplot()方法,生成子圖,規(guī)則總結(jié)如下:

第一個(gè)數(shù)字是行,第二個(gè)數(shù)字是列,第三個(gè)數(shù)字是個(gè)數(shù)(圖形所處順序的序號(hào))

例如:224就是生成兩行兩列的子圖,本圖形是第四個(gè),那么就是第二行第二列的圖形

那么有時(shí)候,有些人覺得這樣太麻煩了,每次生成都要在繪圖程序前面加一行這樣的代碼,為什么不可以一次性生成我需要的畫布呢?答案是可以的!

使用plt.subplots(m,n),可以一次性生成m行n列的字圖

注意前面需要figure和ax進(jìn)行接收

調(diào)用就和我們數(shù)組一樣!

使用plt.subplots(m,n)一次性繪制

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
 
t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
c=np.cos(t*np.pi)
figure,ax=plt.subplots(2,2) # 多行subplots得到的ax數(shù)組是二維的
ax[0][0].plot(t,s,'r*')
ax[0][1].plot(t*2,s,'b--')
ax[1][0].plot(t,c,'g*')
ax[1][1].plot(t*2,c,'y--')

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
c=np.cos(t*np.pi)
figure,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(6,2),dpi=120)  # 一行subplots得到的ax數(shù)組是一維的
ax[0].plot(t,s,'r*')
ax[1].plot(t*2,s,'b--')
 plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(5,5))
#plt.subplots(nrows=1,ncols=3)
# 返回一個(gè)figure對(duì)象,和一個(gè)axesSubplot子圖對(duì)象的數(shù)組
# 行或者列等于1,返回一個(gè)一維數(shù)組

加一個(gè)plt.tight_layout()會(huì)使得圖形更加緊湊

plt.tight_layout()
plt.subplots(nrows=2,ncols=3, figsize=(12,8))  # 如果行列都不為1,那么返回一個(gè)2維數(shù)組

plt.subplots(nrows=3,ncols=4) # 如果行和列都大于1,返回1個(gè)Figure對(duì)象,和1個(gè)包含3*4=12個(gè)子圖對(duì)象的矩陣(2維數(shù)組)
# 341      342      343      344
# 345      346      347      348
# 349      3,4,10   3,4,11   3,4,12

高級(jí)進(jìn)階

plt.subplot(121)
plt.subplot(222)
plt.subplot(224)

看到上面你會(huì)想到什么?會(huì)生成怎樣的畫布呢?

下面我就給大家詳細(xì)的解釋一下,為啥會(huì)出現(xiàn)這樣的畫布,首先我的需求是在左邊出現(xiàn)一個(gè)子圖,比較長的,最好是右邊兩個(gè)子圖的長度和,那么應(yīng)該怎么做呢?遇到這樣的情況我們?nèi)匀恍枰堰@一個(gè)平面分成均等分,那么也就是四個(gè)。

當(dāng)我們畫一個(gè)左邊的圖的時(shí)候,我們應(yīng)該把畫布想象為一行兩列的畫布,第一個(gè)自然也就是121

當(dāng)我們畫右邊的圖形的時(shí)候,我們應(yīng)該把畫布想象為兩行兩列的畫布,右邊第一個(gè)自然就是222,第二個(gè)自然就是224。

下面我們可以多看幾個(gè),來驗(yàn)證我們得推論

plt.subplot(221)
plt.subplot(223)
plt.subplot(122)

plt.subplot(211)
plt.subplot(223)
plt.subplot(224)

plt.subplot(221)
plt.subplot(222)
plt.subplot(212)

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.subplot(231)
plt.subplot(233)
plt.subplot(234)
plt.subplot(236)
plt.subplot(132)

plt.figure(figsize=(16,5))
plt.subplot(262)
plt.subplot(265)
plt.subplot(268)
plt.subplot(2,6,11)
plt.subplot(132)

注意這個(gè)間隙是自動(dòng)產(chǎn)生的,如果需要將間隙變的更大,那么就可以取最左邊的值和最右邊的值

plt.figure(figsize=(16,5))
plt.subplot(241)
plt.subplot(244)
plt.subplot(245)
plt.subplot(2,4,8)
plt.subplot(132)

 總結(jié)

在生成上面案例的時(shí)候,我們需要利用Excel進(jìn)行編排,不然很容易出錯(cuò)的!

到此這篇關(guān)于matplotlib圖形整合之多個(gè)子圖繪制的實(shí)例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib 多子圖繪制內(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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