【Python基础】Matplotlib如何绘制多个子图的几种方法

时间：2024-10-19 20:00:02

作者：雪山飞猪

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Matplotlib是Python的底层绘图工具，可定制性很强，很多人刚开始使用Matplotlib时，不明白一些基础概念，比如figure和axis的区别？如何绘制多个子图的图表？这次写个小短文来讲一讲。

fig和axis的区别？

相信不少小伙伴一开始都是直接用来绘图，非常简单，但这是偷懒的做法，不建议大家这样。

fig, ax = (2,2)是比较正统的画法（参数代表行列数），指定figure和axes，然后对axes单独进行操作（图表元素增加和修改）。

fig相当于是一个大的画布，ax相当于是小的子图，一个画布可以有一个或多个子图。

单个图表任何操作都是在axes对象上进行的，包括坐标轴、刻度、图例等。

具体怎么用，下面讲到。

绘制多子图

使用Matplotlib绘图单图相对比较容易，但有时候需要将多张图放在一张图表里，这就用到子图操作。

对应的有plt的subplot和figure的add_subplot的方法，参数可以是一个三位数字（例如111），也可以是一个数组（例如[1,1,1]），3个数字分别代表：

  • 子图总行数

  • 子图总列数

  • 子图位置

以下三种方式效果一样，呈现的可视化图表如下：

「方式一：通过plt的subplot」

import numpy as np
import pandas as pd
import  as plt
%matplotlib inline
# 画第1个图：折线图
x=(1,100)
(221)
(x,x*x)
# 画第2个图：散点图
(222)
((0,10), (10))
# 画第3个图：饼图
(223)
(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])
# 画第4个图：条形图
(224)
([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
()

「方式二：通过figure的add_subplot」

import numpy as np
import pandas as pd
import  as plt
%matplotlib inline
fig=()
# 画第1个图：折线图
x=(1,100)
ax1=fig.add_subplot(221)
(x,x*x)
# 画第2个图：散点图
ax2=fig.add_subplot(222)
((0,10), (10))
# 画第3个图：饼图
ax3=fig.add_subplot(223)
(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])
# 画第4个图：条形图
ax4=fig.add_subplot(224)
([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
()

「方式三：通过plt的subplots」subplots返回的值的类型为元组，其中包含两个元素：第一个为一个画布，第二个是子图

import numpy as np
import pandas as pd
import  as plt

fig,ax=(2,2)
# 画第1个图：折线图
x=(1,100)
ax[0][0].plot(x,x*x)
# 画第2个图：散点图
ax[0][1].scatter((0,10), (10))
# 画第3个图：饼图
ax[1][0].pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])
# 画第4个图：条形图
ax[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
()

绘制不规则子图

前面的两个图占了221和222的位置，如果想在下面只放一个图，得把前两个当成一列，即2行1列第2个位置。

import numpy as np
import pandas as pd
import  as plt
%matplotlib inline
# 画第1个图：折线图
x=(1,100)
(221)
(x,x*x)
# 画第2个图：散点图
(222)
((0,10), (10))
# 画第3个图：条形图
# 前面的两个图占了221和222的位置，如果想在下面只放一个图，得把前两个当成一列，即2行1列第2个位置
(212)
([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
()


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