如何为Matplotlib/Seaborn子图设置多图布局的间距？

当我们在使用Matplotlib或Seaborn进行数据可视化时，经常需要将多个子图排列在同一个图像中以比较不同的数据集。然而，在默认情况下，这些子图之间的间距和大小可能不尽如人意，通常需要进行微调。

下面将为大家详细介绍如何通过调整Matplotlib/Seaborn子图的布局来设置子图之间的间距，以便在数据可视化中获得更好的效果。

导入必要的库

在代码开始前，我们需要先导入必要的Python库：Matplotlib，Seaborn和Numpy。在这里我们可以使用以下代码进行导入：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

例1：使用plt.subplots()创建并调整子图布局

首先，我们尝试使用plt.subplots()方法创建一个简单的包含4个子图的图像，并设置它们之间的间距。以下是例子代码：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(6,6))
sns.histplot(ax=axes[0, 0], data=np.random.randn(1000))
sns.scatterplot(ax=axes[0, 1], data=np.random.randn(100,2))
sns.lineplot(ax=axes[1,0], x=range(100), y=np.random.randn(100))
sns.boxplot(ax=axes[1,1], data=[np.random.normal(0,i,100) for i in range(1,5)])
plt.tight_layout()
plt.show()

在上面的代码中，我们使用plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(6,6))创建了一个包含2行2列和6英寸大小的图像，并将其分配给了fig和axes这两个变量。接下来，我们使用Seaborn提供的不同图形，向每个子图中添加随机数据。

由于子图之间的默认间距可能过于紧密，导致图像看起来混乱不清，我们使用Matplotlib提供的plt.tight_layout()方法来自动调整子图之间的间距大小和根据子图的大小可以被放置图像的位置。最后，我们使用plt.show()将这个图像显示出来。

正如你可以看到的，上图中的子图之间的间距很窄，导致子图之间的边框彼此重叠。因此，我们需要通过一些代码调整来改进这个问题。

为了调整子图之间的间距，我们需要在plt.subplots()中设置与图像大小无关的subplot_kw参数，并使用该参数中的wspace和hspace关键字设置子图之间的空间。例如，您可以在代码中添加以下两行：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(6,6), 
                         subplot_kw=dict(wspace=0.4, hspace=0.4))

上述代码使子图之间的水平和垂直间距都为0.4，从而获得更具空白感的图像。然后，我们再次调用plt.tight_layout()来进一步微调子图之间的间距。最后，我们显示了通过plt.show()生成的图像。

例2：使用plt.GridSpec()自定义子图间距和位置

除了使用plt.subplots()，我们还可以使用plt.GridSpec()方法自定义多个子图的位置并调整它们之间的间距。以下是如何使用plt.GridSpec()来创建一个包含4个子图的图像，并使它们之间的间距更宽:

fig = plt.figure(figsize=(6,6))

gs = plt.GridSpec(2, 2)
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax4 = fig.add_subplot(gs[1, 1])

sns.histplot(ax=ax1, data=np.random.randn(1000))
sns.scatterplot(ax=ax2, data=np.random.randn(100,2))
sns.lineplot(ax=ax3, x=range(100), y=np.random.randn(100))
sns.boxplot(ax=ax4, data=[np.random.normal(0,i,100) for i in range(1,5)])

gs.update(wspace=0.4, hspace=0.4)

plt.show()

前面的代码创建一个6英寸大小的图像，并使用plt.GridSpec(2, 2)方法创建一个包含2行2列的子图网格。然后，我们使用fig.add_subplot()方法创建一个包含4个子图的对象，并将它们分配给变量ax1到ax4。接下来，我们向每个子图中添加了相应的Seaborn图形。

最后，我们使用gs.update(wspace=0.4, hspace=0.4)设置子图之间的间隔，并使用plt.show()显示图像。

如你所见，上图中的子图之间的水平和垂直间距都大于之前的例子，这使它们之间的边框不会重叠，容易看清。