matplotlib中subplot和subplots|极客笔记

matplotlib中subplot和subplots

在使用matplotlib绘制图形时，经常会需要在同一个画布上展示多个子图。matplotlib提供了subplot和subplots两种方式来实现这一目的。本文将详细介绍这两种方式的用法和区别。

subplot方法

subplot方法是matplotlib中最基本的绘图方法之一，它允许用户在一个大的画布上创建多个子图。subplot方法的语法如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(nrows, ncols, index)

其中，nrows表示画布被分割成的行数，ncols表示画布被分割成的列数，index表示子图的索引（从1开始）。例如，如果我们想在一个2×2的画布上创建四个子图，可以按照以下方式使用subplot方法：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3, 4])

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([4, 3, 2, 1])

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot([1, 3, 2, 4])

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot([3, 1, 4, 2])

plt.show()

上述代码将在一个2×2的画布上创建了四个子图，每个子图分别显示了不同的数据。

从上面的示例可以看出，subplot方法可以通过指定画布的行数、列数和子图的索引来实现在同一个画布上创建多个子图的目的。但是这种方式有一个缺点，即需要分别为每一个子图指定其坐标系，这在需要创建大量子图时会显得很繁琐。

subplots方法

subplots方法是另一种创建多个子图的方式，它更加方便和灵活。subplots方法返回一个figure对象和一个包含所有子图对象的numpy数组。subplots方法的语法如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols)

其中，nrows和ncols分别表示画布的行数和列数。例如，如果我们想在一个2×2的画布上创建四个子图，可以按照以下方式使用subplots方法：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

axes[0, 0].plot([1, 2, 3, 4])
axes[0, 1].plot([4, 3, 2, 1])
axes[1, 0].plot([1, 3, 2, 4])
axes[1, 1].plot([3, 1, 4, 2])

plt.show()

上述代码将在一个2×2的画布上创建了四个子图，每个子图分别显示了不同的数据。运行结果与使用subplot方法创建的结果相同。

subplots方法的优点在于它返回了一个包含所有子图对象的数组，用户可以通过索引的方式方便地对每个子图进行操作。这在需要创建大量子图或对子图进行复杂布局时会更加方便。