前言

偶然發(fā)現(xiàn)python（matplotlib）中繪制子圖有兩種方法，一種是plt.subplot，另一種是plt.subplots，這篇博客說一下這兩種方法的區(qū)別，用法，以及常用的一些函數(shù)。

plt.figure的作用是定義一個大的圖紙，可以設(shè)置圖紙的大小、分辨率等，例如

fig = plt.figure(figsize=(16,16),dpi=300)  # 初始化一張畫布

plt.plot() 是直接在當(dāng)前活躍的的axes上面作圖，注意是當(dāng)前活躍的

知道這兩點(diǎn)基礎(chǔ)知識后，再來看subplot和subplots

plt.subplot

fig = plt.figure(figsize=(12, 4), dpi=200)
for i in range(len(img)):
    plt.subplot(1, len(img),i+1)
    plt.imshow(img[i])
plt.show()

plt.subplot作用是指定子圖的位置，比如說現(xiàn)在總共有1行10列，當(dāng)前子圖位于哪里；

使用這個函數(shù)時需要先定義一個大的圖紙，因?yàn)閟ubplot函數(shù)無法更改圖紙的大小和分辨率等信息；所以必須通過fig = plt.figure(figsize=(12, 4), dpi=200)來定義圖紙相關(guān)設(shè)置；

同時，后續(xù)對于這個函數(shù)便捷的操作就是直接用plt，獲取當(dāng)前活躍的圖層

plt.subplots

fig, ax = plt.subplots(1, len(img), figsize=(15, 10))
for i in range(len(img)):
    ax[i].imshow(img[i])
plt.show()

使用plt.subplots函數(shù)時，可以直接在該函數(shù)內(nèi)部設(shè)置子圖紙信息

該函數(shù)返回兩個變量，一個是Figure實(shí)例fig，另一個 AxesSubplot實(shí)例ax 。fig代表整個圖像，ax代表坐標(biāo)軸和畫的子圖，通過下標(biāo)獲取需要的子區(qū)域。

后續(xù)我們需要對子圖操作時，直接ax[i].imshow(img[i])就行

與subplot的區(qū)別在于：（1）不需要通過plt來操作圖層，每一個圖層都有指定的axes；（2）一個寫在for循環(huán)外面，一個寫在里面；歸根于原因還是suplots繪制多少圖已經(jīng)指定了，所以ax提前已經(jīng)準(zhǔn)備好了，而subplot函數(shù)調(diào)用一次就繪制一次，沒有指定

subplot和subplots都可以實(shí)現(xiàn)畫子圖功能，只不過subplots幫我們把畫板規(guī)劃好了，返回一個坐標(biāo)數(shù)組對象，而subplot每次只能返回一個坐標(biāo)對象，subplots還可以直接指定畫板的大小。

坐標(biāo)軸修改

我們通常需要修改坐標(biāo)軸大小、刻度等信息，不論是子圖還是一張大圖；下面來看一下subplots和subplot在修改坐標(biāo)方面的差異

plt在修改坐標(biāo)時直接寫plt.xlabel();plt.ylabel();plt.xlim();plt.ylim()等等就行，但是axes和plt不一樣，axes需要加上set，例如：axes.set_xlabel();axes.set_xlim() 這一點(diǎn)需要格外注意

對于修改子圖的坐標(biāo)軸信息，很明顯是subplots更方便，因?yàn)樗歇?dú)立的axes，更方便讓每一個子圖的坐標(biāo)軸不同，例如

fig, ax = plt.subplots(1, len(img), figsize=(15, 10))
for i in range(len(img)):
    ax[i].imshow(img[i])
    ax[i].set_xlabel("test csdn")
#如果要單獨(dú)修改坐標(biāo)軸
ax[5].set_xlabel("test csdn")
plt.show()

如果是subplot修改的話，參考代碼如下：

fig = plt.figure(figsize=(12, 4), dpi=200)
for i in range(len(img)):
    plt.subplot(1, len(img),i+1)
    plt.imshow(img[i])
    plt.xlabel("csdn test")
plt.show()

當(dāng)然，subplot也可以有返回值，但是這個返回值是一個一個的，并不是和subplots一樣是一群都給你

fig = plt.figure(figsize=(12, 4), dpi=200)
for i in range(len(img)):
    ax=plt.subplot(1, len(img),i+1)
    #或者這樣
    # ax = plt.gca()  獲取當(dāng)前活躍的子圖層
    plt.imshow(img[i])
    ax.set_xlabel("csdn test")  #其實(shí)這樣還是沒法單個子圖修改
plt.show()

xlabel、ylabel: 設(shè)置橫軸、縱軸標(biāo)簽及大小

 例如plt.xlabel("csdn test", fontsize=20)

xlim、ylim： 設(shè)置x、y坐標(biāo)軸的起始點(diǎn)（從哪到哪）

 例如plt.xlim(0,50) plt.ylim(0,60)

xticks、yticks： 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度的字體大小

 例如plt.xticks(labelsize=20)

title： 設(shè)置圖片的標(biāo)題

 例如 plt.title(“csdn test”)

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python繪制子圖技巧之plt.subplot、plt.subplots及坐標(biāo)軸修改的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python plt.subplot plt.subplots及坐標(biāo)軸修改內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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