Matplotlib绘制子图的常见几种方法

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所属分类:知识百科

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。

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

Matplotlib绘制子图的常见几种方法

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

Matplotlib绘制子图的常见几种方法

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

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