绘制 Matplotlib 子图周围的边框

在使用 Matplotlib 绘制图形时，经常需要将多个子图分别绘制在一个大图中。此时，如果不加以处理，则不同子图之间的边界比较模糊，难以区分。本文将介绍如何绘制 Matplotlib 子图周围的边框，使图形更加清晰明了。

实现方法

在 Matplotlib 中，子图可以使用 plt.subplot() 函数创建。当我们创建子图时，可以通过 frame_on 参数指定是否绘制子图周围的边框。默认情况下，frame_on 参数的值为 True，即绘制边框。下面是一个创建 3 行 2 列子图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(3, 2, sharex=True, sharey=True)

for i in range(3):
    for j in range(2):
        ax = axes[i,j]
        ax.plot(np.random.randn(10).cumsum())

上面的代码中，plt.subplots(3, 2) 创建了一个 3 行 2 列的子图，然后我们依次将子图填充进去。接下来，我们可以使用以下代码将子图周围的边框绘制出来：

for ax in axes.flat:
    ax.spines['left'].set_visible(True)
    ax.spines['right'].set_visible(True)
    ax.spines['top'].set_visible(True)
    ax.spines['bottom'].set_visible(True)

上述代码中，axes.flat 可以将子图转换为一维数组，然后我们可以依次对每个子图设置边框。ax.spines 是一个字典，包含了子图四个边框的对象。我们可以通过设置 set_visible(True) 来显示边框，或者 set_visible(False) 来隐藏边框。此外，我们还可以设置边框的样式、颜色、宽度等。

下面是完整的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(3, 2, sharex=True, sharey=True)

for i in range(3):
    for j in range(2):
        ax = axes[i,j]
        ax.plot(np.random.randn(10).cumsum())

for ax in axes.flat:
    ax.spines['left'].set_visible(True)
    ax.spines['right'].set_visible(True)
    ax.spines['top'].set_visible(True)
    ax.spines['bottom'].set_visible(True)

plt.show()

可以看到，每个子图周围都有一个黑色边框。

注意事项

在对子图添加边框时，需要注意以下事项：

• 注意设置每个子图的 frame_on 参数，确保其相互独立；
• 子图周围的边框往往需要与图形本身的线条颜色、粗细等参数相互配合，使得整个图形更加美观；
• 可以通过设置 ax.spines 的各种属性，实现更加复杂的边框效果，例如调整某条边框的位置、改变某条边框的颜色等。

结论

在 Matplotlib 中绘制子图时，可以通过设置 frame_on 参数来决定是否绘制子图周围的边框。我们可以用 ax.spines 对象来设置每个子图的边框样式、颜色、粗细等属性，使得整个图形更加清晰明了。同时，需要注意子图之间的边框相互独立，以及边框和图形本身的颜色、粗细等属性的相互配合，以达到最佳的视觉效果。