Python3 matplotlib的绘图函数subplot()简介
Python3 matplotlib的绘图函数subplot()简介
一、简介
matplotlib
下, 一个 Figure
对象可以包含多个子图(Axes
), 可以使用 subplot()
快速绘制, 其调用形式如下 :
subplot(numRows, numCols, plotNum)
-
图表的整个绘图区域被分成
numRows
行和numCols
列 -
然后按照从左到右,从上到下的顺序对每个子区域进行编号,左上的子区域的编号为1
-
plotNum
参数指定创建的Axes
对象所在的区域
如果 numRows = 2, numCols = 3
, 那整个绘制图表样式为 2X3
的图片区域, 用坐标表示为:
(1, 1), (1, 2), (1, 3)
(2, 1), (2, 2), (2, 3)
这时, 当 plotNum = 3
时, 表示的坐标为(1, 3), 即第一行第三列的子图
-
如果
numRows
,numCols
和plotNum
这三个数都小于10
的话, 可以把它们缩写为一个整数, 例如subplot(323)
和subplot(3,2,3)
是相同的. -
subplot
在plotNum
指定的区域中创建一个轴对象. 如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话,之前的轴将被删除.
二、参数说明
1,subplots()参数
matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)
创建一个画像(figure)和一组子图(subplots)。
这个实用程序包装器可以方便地在单个调用中创建子图的公共布局,包括封闭的图形对象。
输入参数说明:
nrows,ncols:整型,可选参数,默认为1。表示子图网格(grid)的行数与列数。
sharex,sharey:布尔值或者{\’none\’,\’all\’,\’row\’,\’col\’},默认:False
控制x(sharex)或y(sharey)轴之间的属性共享:
1.True或者\’all\’:x或y轴属性将在所有子图(subplots)中共享.
2.False或\’none\’:每个子图的x或y轴都是独立的部分
3.\’row\’:每个子图在一个x或y轴共享行(row)
4.\’col\’:每个子图在一个x或y轴共享列(column)
当子图在x轴有一个共享列时(\’col\’),只有底部子图的x tick标记是可视的。
同理,当子图在y轴有一个共享行时(\’row\’),只有第一列子图的y tick标记是可视的。
squeeze:布尔类型,可选参数,默认:True。
* 如果是True,额外的维度从返回的Axes(轴)对象中挤出。
》如果只有一个子图被构建(nrows=ncols=1),结果是单个Axes对象作为标量被返回。
》对于N*1或1*N个子图,返回一个1维数组。
》对于N*M,N>1和M>1返回一个2维数组。
*如果是False,不进行挤压操作:返回一个元素为Axes实例的2维数组,即使它最终是1×1。
subplot_kw:字典类型,可选参数。把字典的关键字传递给add_subplot()来创建每个子图。
gridspec_kw字典类型,可选参数。把字典的关键字传递给GridSpec构造函数创建子图放在网格里(grid)。
**fig_kw:把所有详细的关键字参数传给figure()函数
返回结果:
fig:matplotlib.figure.Figure对象
ax:Axes(轴)对象或Axes(轴)对象数组。
2,figure()参数
matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class \'matplotlib.figure.Figure\'>, clear=False, **kwargs)
创建一个新的画布(figure)。
输入参数:
num:整型或者字符串,可选参数,默认:None。
如果不提供该参数,一个新的画布(figure)将被创建而且画布数量将会增加。
如果提供该参数,带有id的画布是已经存在的,激活该画布并返回该画布的引用。
如果这个画布不存在,创建并返回画布实例。
如果num是字符串,窗口标题将被设置为该图的数字。
figsize:整型元组,可选参数 ,默认:None。
每英寸的宽度和高度。如果不提供,默认值是figure.figsize。
dpi:整型,可选参数,默认:None。每英寸像素点。如果不提供,默认是figure.dpi。
facecolor:背景色。如果不提供,默认值:figure.facecolor。
edgecolor:边界颜色。如果不提供,默认值:figure.edgecolor。
framemon:布尔类型,可选参数,默认值:True。如果是False,禁止绘制画图框。
FigureClass:源于matplotlib.figure.Figure的类。(可选)使用自定义图实例。
clear:布尔类型,可选参数,默认值:False。如果为True和figure已经存在时,这是清理掉改图。
返回值:
figure:Figure。返回的Figure实例也将被传递给后端的new_figure_manager,这允许将自定义的图类挂接到pylab接口中。
附加的kwarg将被传递给图形init函数。
三、示例
1,规则划分成3*3
代码:
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == \'__main__\': for i,color in enumerate("rgby"): plt.subplot(221+i, facecolor=color) #背景色设置facecolor plt.show()
效果:
2,不规则划分
不规则划分
将整个表按照 2*2
划分
前两个简单, 分别是 (2, 2, 1)
和 (2, 2, 2)
但是第三个图呢, 他占用了 (2, 2, 3)
和 (2, 2, 4)
显示需要对其重新划分, 按照 2 * 1
划分
前两个图占用了 (2, 1, 1)
的位置
因此第三个图占用了 (2, 1, 2)
的位置
代码:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t) if __name__ == \'__main__\' : t1 = np.arange(0, 5, 0.1) t2 = np.arange(0, 5, 0.02) plt.figure(12) plt.subplot(221) plt.plot(t1, f(t1), \'bo\', t2, f(t2), \'r--\') plt.subplot(222) plt.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), \'r--\') plt.subplot(212) plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show()
效果: