Matplotlib 如何将几个图形组合成一个图形

在数据可视化方面，Matplotlib是一个非常强大和灵活的工具，可以使用它来绘制许多不同的图形。当需要在一个多图形的布景中同时展示不同图形时，如何将几个图形组合成一个图像就变得非常重要。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Matplotlib将多个图形合并为一个图像。

阅读更多：Matplotlib 教程

子图

子图是将多个子图放置在一个大图中的一种方式。在Matplotlib中，可以使用subplot函数来创建一个在大图中包含子图的图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 8))
axes[0].plot(x, y1)
axes[1].plot(x, y2)

plt.show()

我们使用subplot函数创建一个2行1列的布局，并在每个子图中绘制一个sin和cos波形图。我们还通过figsize参数设置图像的大小。最后，我们使用plt.show()函数显示图像。

图形粘贴

在某些情况下，子图可能不是最适合的布局。在这种情况下，将几个独立的图形粘贴到一个大图中可能更好。在Matplotlib中，我们可以使用add_axes函数来添加新的坐标轴，并将图形添加到坐标轴中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))

ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.4, 0.4])
ax2 = fig.add_axes([0.6, 0.6, 0.4, 0.4])

ax1.plot(x, y1)
ax2.plot(x, y2)

plt.show()

在这个例子中，我们使用add_axes函数创建两个新的坐标轴。我们可以使用一个长度为4的数组来指定每个坐标轴的位置和大小。每个数组包含四个元素：左、下、宽度和高度。左和下是相对于左下角的百分比位置。宽度和高度也是相对于图形大小的百分比。

图形缩放

当组合多个图形时，可能需要缩放一个或多个图形大小。在Matplotlib中，可以使用subplots_adjust函数来调整图像边距和间距。同时，还可以设置plt.figure中的figsize参数来设置图像的大小。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 12))

axes[0].plot(x, y1)
axes[1].plot(x, y2)

plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4)

plt.show()

在这个例子中，我们使用subplots_adjust函数来调整子图之间的间距和边距。使用wspace和hspace参数可以控制子图之间的水平和垂直间距。我们还可以使用left、bottom、right和top参数来控制子图的边距。

组合图像

在许多情况下，需要结合多个独立的图像来创建一个图像。在Matplotlib中，可以使用figimage函数将一张图像添加到另一张图像中。同时，我们还可以使用图像对象的 methods，例如 imshow 或 pcolormesh，来将图像添加到主图中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

# 添加背景图像
bg = plt.imread('background.png')
ax.imshow(bg, extent=[0, 10, 0, 10])

# 添加其他图像
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y, color='red', linewidth=2)

plt.show()

在这个例子中，我们使用imshow函数添加了一张背景图像，并将其限制在x轴和y轴这个范围之内。我们还使用plot函数在主图中添加了一个sin曲线。请注意，我们可以将背景图像文件保存在本地，并将其作为参数传递给imshow函数来添加背景图像。