首页 > python教程

Matplotlib绘制子图的常见几种方法

时间:2021-06-30 python教程 查看: 1260

前言

Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面,在作对比分析的时候非常有用。
对应的有plt的subplot和figure的add_subplo的方法,参数可以是一个三位数字(例如111),也可以是一个数组(例如[1,1,1]),3个数字分别代表

  • 子图总行数
  • 子图总列数
  • 子图位置

更多详情可以查看:matplotlib文档

下面贴出两种绘子图的代码

常用的三种方式

方式一:通过plt的subplot

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe

# 画第1个图:折线图
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x,x*x)

# 画第2个图:散点图
plt.subplot(222)
plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第3个图:饼图
plt.subplot(223)
plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第4个图:条形图
plt.subplot(224)
plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()

方式二:通过figure的add_subplot

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe

fig=plt.figure()

# 画第1个图:折线图
x=np.arange(1,100)
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(x,x*x)

# 画第2个图:散点图
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第3个图:饼图
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第4个图:条形图
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()

方式三:通过plt的subplots

subplots返回的值的类型为元组,其中包含两个元素:第一个为一个画布,第二个是子图

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe

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

# 画第1个图:折线图
x=np.arange(1,100)
subs[0][0].plot(x,x*x)

# 画第2个图:散点图
subs[0][1].scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第3个图:饼图
subs[1][0].pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第4个图:条形图
subs[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()

运行结果如下

就是这么简单,

如何不规则划分

前面的两个图占了221和222的位置,如果想在下面只放一个图,得把前两个当成一列,即2行1列第2个位置

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe

# 画第1个图:折线图
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x,x*x)

# 画第2个图:散点图
plt.subplot(222)
plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第3个图:饼图
plt.subplot(223)
plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第3个图:条形图
# 前面的两个图占了221和222的位置,如果想在下面只放一个图,得把前两个当成一列,即2行1列第2个位置
plt.subplot(212)
plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()

运行结果如下

到此这篇关于Matplotlib绘制子图的常见几种方法的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib绘制子图内容请搜索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!

展开全文
上一篇:python3 实现在运行的时候隐藏命令窗口
下一篇:在Pycharm的Project Files下建立多个项目的操作
输入字:
相关知识
Python 实现图片色彩转换案例

我们在看动漫、影视作品中,当人物在回忆过程中,体现出来的画面一般都是黑白或者褐色的。本文将提供将图片色彩转为黑白或者褐色风格的案例详解,感兴趣的小伙伴可以了解一下。

python初学定义函数

这篇文章主要为大家介绍了python的定义函数,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助,希望能够给你带来帮助

图文详解Python如何导入自己编写的py文件

有时候自己写了一个py文件,想要把它导入到另一个py文件里面,所以下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python如何导入自己编写的py文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

python二分法查找实例代码

二分算法是一种效率比较高的查找算法,其输入的是一个有序的元素列表,如果查找元素包含在列表中,二分查找返回其位置,否则返回NONE,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python二分法查找的相关资料,需要的朋友可以参考下