• matplotlib画图总结--多子图布局


    1、subplot布局

    subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

    subplot(pos, **kwargs)

    subplot(ax)

    x=[1,2,3]
    values = [10, 15, 25]
    p1=plt.subplot(221)
    plt.bar(x, values)
    p1.set_ylabel('yy')
    p1.set_title('p1')
    
    plt.subplot(222)
    plt.scatter(x, values)
    
    plt.subplot(223)
    plt.plot(x, values)
    plt.suptitle('subplot')
    plt.show()

    上面的图第三张只占半个图纸长度,不美观。那么使用subplot怎么画非对阵图呢?重新定义子图的分布行列即可。

     plt.subplot(212) 或plt.subplot(2,1,2)把图纸分为2行1列,当前子图是第二个。

    x=[1,2,3]
    values = [10, 15, 25]
    p1=plt.subplot(221)
    plt.bar(x, values)
    p1.set_ylabel('yy')
    p1.set_title('p1')
    plt.subplot(222)
    plt.scatter(x, values)
    plt.subplot(212)
    plt.plot(x, values)
    plt.suptitle('subplot')
    plt.show()

    先把图纸分为22列,先画图1和图3,然后再把图纸划分为12列,对第二列绘图。

    x=[1,2,3]
    values = [10, 15, 25]
    p1=plt.subplot(221)
    plt.bar(x, values)
    p1.set_ylabel('yy')
    p1.set_title('p1')
    plt.subplot(223)
    plt.scatter(x, values)
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.plot(x, values)
    plt.suptitle('subplot')
    plt.show()

    2、subplots布局

    matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) :创建一个图形和一组子图。

    fig, ax = plt.subplots(2, 3)
    fig.tight_layout()
    ax[0].text(0.5,0.5, 'sss')
    plt.show()

    3、subplot2grid布局

    matplotlib.pyplot.subplot2grid(shape, loc, rowspan=1, colspan=1, fig=None, **kwargs)

    shape : sequence of 2 ints

    loc : sequence of 2 ints

    rowspan : int

    Number of rows for the axis to span to the right.

    colspan : int

    Number of columns for the axis to span downwards.

    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
    ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
    ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
    ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
    ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))
    plt.show()

    x = np.arange(1,10)
    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=1, title = 'plt1')
    ax1.plot(x,x*x)
    ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 1), colspan=2, title = 'plt2')
    ax2.plot(x,x*x)
    ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=3, title = 'plt3')
    ax3.plot(x,x*x)
    ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0), title = 'plt4')
    ax4.plot(x,x*x)
    ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1), title = 'plt5')
    ax5.plot(x,x*x)
    ax6 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 2), title = 'plt6')
    ax6.plot(x,x*x)
    plt.legend()
    plt.suptitle('subplot2grid figure',  x=0.5,y=0.95, ha='center', va='center', fontsize=15)
    plt.show()

    可见上面的图,x周名称和附件的图互相干涉。需要缩小图或者加大间隙。

    使用layout函数plt.tight_layout()。但是图的title和第一行干涉。

     plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.95]) 或者添加一句fig.subplots_adjust(top=0.85)即可。

    matplotlib.pyplot.tight_layout(pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)

    其中rect可以这样定义:[left, bottom, right, top] in normalized (0, 1) figure coordinates,所以可以定义right和top,进行图的缩放。

    A rectangle (left, bottom, right, top) in the normalized figure coordinate that the whole subplots area (including labels) will fit into. Default is (0, 0, 1, 1).

     图的缩放,做个实验plt.tight_layout(rect=[0, 0, 0.7, 0.5])

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