时间:2021-06-30 python教程 查看: 1224
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
更多详情可以查看:matplotlib文档
下面贴出两种绘子图的代码
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,
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!