极客笔记在Matplotlib子图中操作垂直空间
Matplotlib是一种Python计算机生态系统中最受欢迎的视觉化库，它具有丰富的图表类型和强大的定制能力。当我们使用Matplotlib时，经常需要在一个图像中放置多个图表。这个时候，子图(subplot)就成了我们必不可少的工具。在本文中，我们将介绍如何在Matplotlib子图中操作垂直空间。
什么是Matplotlib子图？
Matplotlib中的子图是将多个图表（plot）合并为一个完整图表的简化方法。使用Matplotlib创建子图的首要方法是subplot()函数，该函数具有几个必选参数和可选参数，可以创建一个多维数组布局的图表。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(2, 2, 1) # 创建一个2x2的多维数组，并在第一个位置放置一个小图表
子图之间的间距
Matplotlib中子图的布局可以包含一个或多个行和列，它们可以相互重叠或分隔。在分隔情况下，Matplotlib提供了一个选项来调整子图之间的间距。
使用方法是通过调用subplots_adjust()函数来调整子图之间的间距。这个函数允许我们通过设置参数来调整布局，将参数值设置为较小的值将减少子图之间的间距，而将参数值设置为较大的值将增加子图之间的间距。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
fig.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.4) # 调整子图之间的水平和垂直间距
在上述示例中，我们创建了一个2×2的子图布局并调用subplots_adjust()函数来设置相应的间距。
垂直空间调整
通常在一个Matplotlib子图中，我们会对每个子图进行水平和垂直的调整。请看下面的示例，它演示了如何通过设置hspace参数来调整子图之间的垂直空间：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.5) # 调整子图之间的垂直间距
在这个示例中，我们通过设置subplot_adjust()函数的hspace参数为0.5来增加子图之间垂直空间的距离。
自定义垂直空间
当Matplotlib的默认垂直空间设置无法满足我们的要求时，我们可以通过手动添加额外的垂直间距来自定义垂直空间。这种情况下，我们需要计算合适的间距作为额外的垂直间距并将其添加到subplots_adjust()函数中。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
# 计算额外的垂直间距并将其添加到子图中
extra_height = 0.1 * (axs[0, 0].get_position().y1 - axs[1, 0].get_position().y0)
fig.subplots_adjust(hspace=0.5 + extra_height)
在上面的代码中，我们首先使用get_position()函数获取第一行第一列和第二行第一列子图的位置信息（y1和y0）。然后通过计算额外的垂直高度（extra_height），将其添加到hspace参数中以实现自定义垂直空间。
实际应用
让我们来看一个实际的例子，展示如何使用Matplotlib子图来可视化两个相关数据集。假设我们有两个数组，分别代表商品销售量和对应的销售额。我们要用Matplotlib子图将它们可视化。代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建示例数据
sales = np.array([10, 20, 30, 15])
revenue = np.array([200, 400, 450, 300])
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 6))
# 绘制销售量柱状图
ax1.bar(np.arange(len(sales)), sales)
ax1.set_xticks(np.arange(len(sales)))
ax1.set_xticklabels(['Product A', 'Product B', 'Product C', 'Product D'])
ax1.set_ylabel('Sales')
# 绘制销售额折线图
ax2.plot(np.arange(len(revenue)), revenue, 'r.-')
ax2.set_xticks(np.arange(len(revenue)))
ax2.set_xticklabels(['Product A', 'Product B', 'Product C', 'Product D'])
ax2.set_ylabel('Revenue')
fig.tight_layout() # 自动调整子图之间的间距
在这个示例中，我们首先创建了示例数据（销售量和销售额）。然后使用subplot()函数创建了一个2×1的子图布局，并将两个子图对象分配给两个变量ax1和ax2。接着我们在第一个子图(ax1)中绘制了销售量柱状图，设置了X轴标签和Y轴标签。然后我们在第二个子图(ax2)中绘制了销售额折线图，同样设置了X轴标签和Y轴标签。
最后我们使用tight_layout()函数自动调整子图之间的间距，使得垂直空间适合我们的需求。
结论
在Matplotlib子图中操作垂直空间非常简单且灵活。通过Matplotlib提供的子图布局调整函数，我们可以轻松地调整子图之间的间距和垂直空间。当Matplotlib无法满足我们的需求时，我们还可以手动添加额外的垂直间距来自定义垂直空间。希望本文能对你在使用Matplotlib创建子图时有所帮助。