有时候想要把几张图放在一起plot，比较好对比，subplot和subplots都可以实现。这里用matplotlib库的subplot来举个栗子。

数据长什么样

有两个数据段，第一个数据是DataFrame类型，第二个是ndarray类型。每个数据都有3列，我想画1*3的折线子图，第一个数据的第n列和第二个数据的第n列画在一张子图上。先来看一下两个数据长什么样儿（为显示方便，只看前5行）。

In [1]: testing_set.head()  # DataFrame类型
Out [1]:     Open    High     Low
 0  778.81  789.63  775.80
 1  788.36  791.34  783.16
 2  786.08  794.48  785.02
 3  795.26  807.90  792.20
 4  806.40  809.97  802.83  # ndarray类型

In [2]: predicted_stock_price  #这里就只看前5行
Out [2]: [[790.6911  796.39215 779.3191 ]
  [790.24524 796.0866  778.9673 ]
  [789.5737  795.52606 778.3751 ]
 [790.1047  796.10864 778.92395]
  [790.8686  796.94104 779.7281 ]]

实现过程

注：plt.setp()是用来共享y坐标轴

# 创建画布
fig = plt.figure(figsize = (30,10), dpi = 80)
# 子图1
ax1 = plt.subplot(131)
ax1.set_title('Open Price')
ax1.plot(testing_set.values[:,0], color = 'red', label = 'Real Open Price')
ax1.plot(predicted_stock_price[:,0], color = 'blue', label = 'Predicted Open Price')
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), fontsize=6)
ax1.legend()
# 子图2
ax2 = plt.subplot(132,sharey=ax1)
ax2.set_title('High Price')
ax2.plot(testing_set.values[:,1], color = 'red', label = 'Real High Price')
ax2.plot(predicted_stock_price[:,1], color = 'blue', label = 'Predicted High Price')
ax2.legend()
# 子图3
ax3 = plt.subplot(133,sharey=ax1)
ax3.set_title('Low Price')
ax3.plot(testing_set.values[:,2], color = 'red', label = 'Real Low Price')
ax3.plot(predicted_stock_price[:,2], color = 'blue', label = 'Predicted Low Price')
ax3.legend()
plt.show()

结果：

到此这篇关于matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴的方法的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib.subplot()子图内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！