Matplotlib:subplots绘制多子图

调整子图间距和整体空白

fig.tight_layout()#调整整体空白
plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0)#调整子图间距

创建一个图像对象（figure） 和 一系列的子图（subplots）。

def subplots(nrows=1, ncols=1, 
             sharex=False, sharey=False, squeeze=True,
             subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw):


# 返回值    
return fig, axs

参数

• nrows ，ncols ：子图的行列数。
• sharex , sharey ：
  • 设置为 True 或者 all 时，所有子图共享 x 轴或者 y 轴，
  • 设置为 False or none 时，所有子图的 x，y 轴均为独立，
  • 设置为 row 时，每一行的子图会共享 x 或者 y 轴，
  • 设置为 col 时，每一列的子图会共享 x 或者 y 轴。
• squeeze ：
  • 默认为 True，是设置返回的子图对象的数组格式。
  • 当为 False 时，不论返回的子图是只有一个还是只有一行，都会用二维数组格式返回他的对象。
  • 当为 True 时，如果设置的子图是（nrows=ncols=1），即子图只有一个，则返回的子图对象是一个标量的形式，如果子图有（N×1）或者（1×N）个，则返回的子图对象是一个一维数组的格式，如果是（N×M）则是返回二位格式。
• subplot_kw :
  • 字典格式，传递给 add_subplot() ，用于创建子图。
• gridspec_kw ：字典格式，传递给 GridSpec 的构造函数，用于创建子图所摆放的网格。
  • class matplotlib.gridspec.GridSpec(nrows, ncols, figure=None, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None, width_ratios=None, height_ratios=None)
  • 所有其他关键字参数都传递给 figure（）调用。如，设置 figsize=(21, 12) ，则设置了图像大小。

返回值

• fig ： matplotlib.figure.Figure对象
• ax ：子图对象（ matplotlib.axes.Axes）或者是他的数组 fig, axes = plt.subplots(23) ：即表示一次性在 figure 上创建成2*3的网格

规则划分

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)

# 创建一个子图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Simple plot')

plt.show()

创建两个子图，并且共享y轴

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)

创建4个子图

fig, axes = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(polar=True))# polar:极地
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[1, 1].scatter(x, y)

共享每列子图的x轴

plt.subplots(2, 2, sharex='col')

共享每行子图的y轴

plt.subplots(2, 2, sharey='row')

共享所有子图的 x 和 y 轴

# plt.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')
plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)

不规则划分

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)


t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.01)

ax2 = plt.subplot(221)
ax2.margins(2, 2)           # Values >0.0 zoom out
ax2.plot(t1, f(t1))
ax2.set_title('Zoomed out')

ax3 = plt.subplot(222)
ax3.margins(x=0, y=-0.25)   # Values in (-0.5, 0.0) zooms in to center
ax3.plot(t1, f(t1))
ax3.set_title('Zoomed in')

ax1 = plt.subplot(212)
ax1.margins(0.05)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.plot(t1, f(t1))

plt.show()

分成 2x2，占用第一个，即第一行第一列的子图 plt.subplot(221) 分成 2x2，占用第二个，即第一行第二列的子图 plt.subplot(222) 分成 2x1，占用第二个，即第二行 plt.subplot(212)

通过GridSpec来定制Subplot的坐标

GridSpec 指定子图所放置的几何网格。

SubplotSpec 在 GridSpec 中指定子图（subplot）的位置

subplot2grid 类似于 pyplot.subplot ，但是它从0开始索引

ax = plt.subplot2grid((2,2),(0, 0))
ax = plt.subplot(2,2,1)

以上两行的子图（subplot）命令是相同的。subplot2grid 使用的命令类似于HTML语言。

ax1 = plt.subplot2grid((3,3), (0,0), colspan=3)
ax2 = plt.subplot2grid((3,3), (1,0), colspan=2)
ax3 = plt.subplot2grid((3,3), (1, 2), rowspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3,3), (2, 0))
ax5 = plt.subplot2grid((3,3), (2, 1))

参考

1. subplot 子图