脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → Matplotlib绘制子图

Matplotlib绘制子图的常见几种方法

 更新时间：2021年05月19日 10:00:04   作者：雪山飞猪  
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。本文就介绍了几种方法，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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脚本之家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脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • Python求字符串的长度示例代码

    Python求字符串的长度示例代码

    这篇文章主要介绍了Python求字符串的长度,求一个字符串的长度，在main函数中输入字符串，并输出其长度，文中给大家介绍了Python计算字符串长度的函数，需要的朋友可以参考下
    2023-02-02
  • 深入了解python高阶函数编写与使用

    深入了解python高阶函数编写与使用

    这篇文章主要为大家介绍了python高阶函数编写与使用，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<BR>
    2021-11-11
  • Python全栈之学习CSS(2)

    Python全栈之学习CSS(2)

    这篇文章主要为大家介绍了Python全栈之CSS，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
    2022-01-01
  • TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN

    TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN

    这篇文章主要介绍了TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN
    2018-03-03
  • pytest多重断言的实现

    pytest多重断言的实现

    本文主要介绍了pytest多重断言的实现，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
    2023-02-02
  • 浅谈python中列表、字符串、字典的常用操作

    浅谈python中列表、字符串、字典的常用操作

    下面小编就为大家带来一篇浅谈python中列表、字符串、字典的常用操作。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2017-09-09
  • python中pandas输出完整、对齐的表格的方法

    python中pandas输出完整、对齐的表格的方法

    今天使用python计算数据相关性，但是发现计算出的表格中间好多省略号，而且也不对齐。怎么解决这个问题，下面小编给大家带来了python中pandas如何输出完整、对齐的表格，感兴趣的朋友一起看看吧
    2021-10-10
  • 探寻python多线程ctrl+c退出问题解决方案

    探寻python多线程ctrl+c退出问题解决方案

    这篇文章主要讲述了探寻python多线程ctrl-c退出问题解决方案,需要的朋友可以参考下
    2014-10-10
  • python import 上级目录的导入

    python import 上级目录的导入

    这篇文章主要介绍了python import 上级目录的导入,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
    2020-11-11
  • python实例方法的使用注意及代码实例

    python实例方法的使用注意及代码实例

    在本篇文章里小编给大家总结的是关于python实例方法的使用注意及代码实例内容，对此有兴趣的朋友们可以参考下。
    2022-11-11

最新评论