• python使用matplotlib:subplot绘制多个子图


    1 问题描述


    matploglib 能够绘制出精美的图表, 有些时候, 我们希望把一组图放在一起进行比较, 有没有什么好的方法呢?

    matplotlib 中提供的 subplot 可以很好的解决这个问题

    2 subplot函数介绍


    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)
    • 1
    • 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)
    • 1
    • 2

    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 numRowsnumCols 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.

    3 示例程序


    3.1 规则划分成3*3的


    #!/usr/bin/env python
    #!encoding=utf-8
    
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    if __name__ == '__main__':
        for i,color in enumerate("rgby"):
            plt.subplot(221+i, axisbg=color)
    
        plt.show()
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11

    figure_1

    3.2 不规则划分


    但是有时候我们的划分并不是规则的, 比如如下的形式

    figure_2

    这种应该怎么划分呢?

    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

    figure_3

    代码如下, 参照matplotlib绘制多个子图——subplot

    #!/usr/bin/env python
    #!encoding=utf-8
    
    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()
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