切换视频源:

Subplot 分格显示

作者: Wayne 编辑: 莫烦 2016-11-03

学习资料:

matplotlib 的 subplot 还可以是分格的,这里介绍三种方法.

subplot2grid

使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt. 使用plt.figure()创建一个图像窗口

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

使用plt.subplot2grid来创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (0,0)表示从第0行第0列开始作图,colspan=3表示列的跨度为3, rowspan=1表示行的跨度为1. colspanrowspan缺省, 默认跨度为1.

ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
ax1.plot([1, 2], [1, 2])    # 画小图
ax1.set_title('ax1_title')  # 设置小图的标题

使用plt.subplot2grid来创建第2个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (1,0)表示从第1行第0列开始作图,colspan=2表示列的跨度为2. 同上画出 ax3, (1,2)表示从第1行第2列开始作图,rowspan=2表示行的跨度为2. 再画一个 ax4ax5, 使用默认 colspan, rowspan.

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))

使用ax4.scatter创建一个散点图, 使用ax4.set_xlabelax4.set_ylabel来对x轴和y轴命名.

ax4.scatter([1, 2], [2, 2])
ax4.set_xlabel('ax4_x')
ax4.set_ylabel('ax4_y')

4_2_1.png

gridspec

使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt. 使用import导入matplotlib.gridspec, 并简写成gridspec.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

使用plt.figure()创建一个图像窗口, 使用gridspec.GridSpec将整个图像窗口分成3行3列.

plt.figure()
gs = gridspec.GridSpec(3, 3)

使用plt.subplot来作图, gs[0, :]表示这个图占第0行和所有列, gs[1, :2]表示这个图占第1行和第2列前的所有列, gs[1:, 2]表示这个图占第1行后的所有行和第2列, gs[-1, 0]表示这个图占倒数第1行和第0列, gs[-1, -2]表示这个图占倒数第1行和倒数第2列.

ax6 = plt.subplot(gs[0, :])
ax7 = plt.subplot(gs[1, :2])
ax8 = plt.subplot(gs[1:, 2])
ax9 = plt.subplot(gs[-1, 0])
ax10 = plt.subplot(gs[-1, -2])

4_2_2.png

subplots

使用plt.subplots建立一个2行2列的图像窗口,sharex=True表示共享x轴坐标, sharey=True表示共享y轴坐标. ((ax11, ax12), (ax13, ax14))表示第1行从左至右依次放ax11ax12, 第2行从左至右依次放ax13ax14.

f, ((ax11, ax12), (ax13, ax14)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)

使用ax11.scatter创建一个散点图.

ax11.scatter([1,2], [1,2])

plt.tight_layout()表示紧凑显示图像, plt.show()表示显示图像.

plt.tight_layout()
plt.show()

4_2_3.png

降低知识传递的门槛

莫烦的对教育的态度是: 降低知识传递的门槛,不希望给"学习"设置金钱障碍。 这是我花大量业余时间贡献 免费 AI分享的原因。 通过 【赞助】 能及时让我看到你对 【莫烦态度】 的认同,我也更有理由坚持下去。

如果你当前目标是找工作或者转行AI,想接受更加丰富的教学资源、培训辅导体验,我想推荐我的朋友 七月在线 给你, 通过这个 【莫烦Python为你提供的注册链接】, 你将可以获得莫烦专门为你协商的课程优惠券。祝你找/换工作顺利~



    Matplotlib 画图