Python中如何用Matplotlib绘制多图并合并展示
有个需求就是利用Matplotlib画几个像模像样的统计图然后合并在一张图中，因为此前很少用这方面的东西，所以折腾了不少时间，今天介绍一下。
1、subplot多合一
其实，利用python 的matplotlib包下的subplot函数可以将多个子图放在同一个画板上。
在此之前，我们先来看一个案例：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.figure(figsize=(8,8), dpi=80) plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(221) ax1.plot(t,s, color="r",linestyle = "--") ax2 = plt.subplot(222) ax2.plot(t,s,color="y",linestyle = "-") ax3 = plt.subplot(223) ax3.plot(t,s,color="g",linestyle = "-.") ax4 = plt.subplot(224) ax4.plot(t,s,color="b",linestyle = ":")
效果如下：
可以看到，一个画板上放了4个子图。达到了我们想要的效果。
好了我们现在来解析一下刚刚的部分代码：
plt.figure(1)：表示取第一块画板，通俗地讲，一个画板就是一张图，如果你有多个画板，那么最后就会弹出多张图。
plt.subplot(221)：221表示将画板划分为2行2列，然后取第1个区域。那么第几个区域是怎么界定的呢？这个规则遵循行优先数数规则！比如说4个区域：
优先从行开始数，从左到右按顺序1234……然后再下一行。那么下面这几行代码大家都懂了吧：
ax1 = plt.subplot(221) ax1.plot(t,s, color="r",linestyle = "--") ax2 = plt.subplot(222) ax2.plot(t,s,color="y",linestyle = "-") ax3 = plt.subplot(223) ax3.plot(t,s,color="g",linestyle = "-.") ax4 = plt.subplot(224) ax4.plot(t,s,color="b",linestyle = ":")
一共划分了2X2=4个区域，然后1234分别开始绘图。
so easy！
比如我们想达到下面的效果：
那么只需要：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.figure(figsize=(8,8), dpi=80) plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(221) plt.plot([1,2,3,4],[4,5,7,8], color="r",linestyle = "--") ax2 = plt.subplot(222) plt.plot([1,2,3,5],[2,3,5,7],color="y",linestyle = "-") ax3 = plt.subplot(212) plt.plot([1,2,3,4],[11,22,33,44],color="g",linestyle = "-.")
子图1和子图2与上面的一样，主要是子图3，plt.subplot(212)表示将整个画板分成两部分后取第2块，即下面的部分。
2、subplot2grid分格显示
这种方式和上一种实现的效果一样，只不过更加容易理解罢了，先来看一个案例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
#method1: subplot2grid
###########################
plt.figure(figsize=(12, 10), dpi=80)
ax1=plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)#相当于格子分成3行3列,列跨度为3，行跨度为1
ax1.plot([1,2],[1,2]) #轴的范围，x轴，y轴。
ax1.set_title('ax1_title')
ax2=plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2,rowspan=1)
ax2.plot([2,4,6],[7,9,15])
ax3=plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan=1,rowspan=1)
x = np.arange(4)
y = np.array([15,20,18,25])
ax3.bar(x,y)
ax4=plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan=1,rowspan=1)
ax5=plt.subplot2grid((3,3),(2,1),colspan=2,rowspan=1)效果如下：
结合图可能更好理解一点，其中代码：
plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)
第一个参数(3,3)相当于格子分成3行3列,第二个参数(0,0)表示该子图的开始位置，colspan=3表示子图的列跨度为3，rowspan=1表示子图的行跨度为1。
总结
好了，以上就是Matplotlib绘制多图的内容，是不是很简单呢！
这些仅为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
本文给大家分别介绍了在python3.0和2.7版本下实现字典的key和values的交换的程序代码，非常的简单实用，有需要的小伙伴可以参考下。2015-08-08
霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析，本文将利用Hough变换实现直线检测，感兴趣的小伙伴可以了解一下2023-07-07
相信大家在测试任务过程中都或多或少遇到自己处理文本文件的情况,这篇文章主要给大家介绍了关于python文件处理笔记之文本文件的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2021-08-08
这篇文章主要介绍了详解python列表（list）的使用技巧及高级操作，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2019-08-08
pytorch中tensorboard安装及安装过程中出现的常见错误问题
这篇文章主要介绍了pytorch中tensorboard安装及安装过程中出现的常见错误问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2023-09-09
pytest官方文档解读Fixture errors抛错解决
这篇文章主要为大家介绍了pytest官方文档解读Fixture errors抛错后的解决方案，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-06-06
这篇文章主要为大家详细介绍了Python使用turtle模块绘制爱心图案，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2021-09-09
这篇文章主要介绍了python实现根据ip地址反向查找主机名称的方法,涉及Python使用socket解析IP的相关技巧,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下2015-04-04
随着短视频的兴起，越来越多的人开始用各种形式进行视频制作，本篇博客从程序员的角度为大家解析一下如何通过 Python 合并多个图片为一个视频，需要的可以参考一下2023-02-02
python中的List sort()与torch.sort()
这篇文章主要介绍了python中的List sort()与torch.sort()使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2023-09-09
最新评论