如何在 Matplotlib 中使用子图|极客笔记

如何在 Matplotlib 中使用子图

Matplotlib 是一个功能强大的 Python 可视化库，可以用来创建各种类型的图表和图形。在 Matplotlib 中，子图是指将多个图表组合在一起显示的方法。在本文中，我们将介绍如何在 Matplotlib 中使用子图，具体包括如何创建、调整和管理子图。

创建子图

要在 Matplotlib 中创建子图，可以使用 subplots() 方法。该方法返回一个包含所有子图的画布和一个包含子图实例的多维数组。我们可以使用 add_subplot() 方法将子图添加到画布中。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含 2x2 个子图的画布
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 向第一个子图添加折线图
axs[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

# 向第二个子图添加散点图
axs[0, 1].scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

# 向第三个子图添加条形图
axs[1, 0].bar([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

# 向第四个子图添加饼图
axs[1, 1].pie([1, 2, 3, 4], labels=['A', 'B', 'C', 'D'])

plt.show()

Output:

如何在 Matplotlib 中使用子图

在上面的示例中，我们创建了一个 2×2 的子图布局，并向每个子图添加了不同类型的图表。

调整子图

在 Matplotlib 中，我们可以通过指定子图的位置、大小和间距等属性来调整子图的布局。可以使用 subplots_adjust() 方法来调整子图之间的间距。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含 2x2 个子图的画布
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.2, hspace=0.2)

plt.show()

Output:

如何在 Matplotlib 中使用子图

上面的示例中，我们使用 subplots_adjust() 方法调整了子图之间的左右边距、上下边距以及水平和垂直间距。

管理子图

在 Matplotlib 中，我们可以使用 subplot2grid() 方法来自定义子图的位置，并且可以使用 add_gridspec() 方法来管理子图的布局。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含 3x3 个子图的画布
fig = plt.figure()

# 创建一个 3x3 的网格布局
gs = fig.add_gridspec(3, 3)

# 向网格中添加子图，指定位置和大小
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, :])
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, :-1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1:, -1])
ax4 = fig.add_subplot(gs[-1, 0])
ax5 = fig.add_subplot(gs[-1, -2])

plt.show()

Output:

如何在 Matplotlib 中使用子图