matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法

 更新时间:2019年12月03日 09:58:41   作者:繁小华   我要评论
这篇文章主要介绍了matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在matplotlib下,一个Figure对象可以包含多个子图(Axes),可以使用subplot()快速绘制,其调用形式如下:

subplot(numRows, numCols, plotNum)

图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列,plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域,如何理解呢?

如果numRows = 3,numCols = 2,那整个绘制图表样式为3X2的图片区域,用坐标表示为(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)。这时,当plotNum = 1时,表示的坐标为(1,3),即第一行第一列的子图;

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 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)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
# plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
# plt.axis([0, 6, 0, 20])
# plt.show()
 
# t = np.arange(0., 5., 0.2)
# plt.plot(t, t, 'r--', t, t ** 2, 'bs', t, t ** 3, 'g^')
 
 
def f(t):
  return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)
 
 
t1 = np.arange(0, 5, 0.1)
t2 = np.arange(0, 5, 0.02)
 
plt.figure(12)
plt.subplot(221)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'r--')
 
plt.subplot(222)
plt.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), 'r--')
 
plt.subplot(212)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
 
plt.show()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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