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Python中如何用Matplotlib繪制多圖并合并展示

 更新時(shí)間:2023年08月18日 09:46:18   作者:_大峰_  
這篇文章主要介紹了Python中如何用Matplotlib繪制多圖并合并展示問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

有個(gè)需求就是利用Matplotlib畫幾個(gè)像模像樣的統(tǒng)計(jì)圖然后合并在一張圖中,因?yàn)榇饲昂苌儆眠@方面的東西,所以折騰了不少時(shí)間,今天介紹一下。

在這里插入圖片描述

1、subplot多合一

其實(shí),利用python 的matplotlib包下的subplot函數(shù)可以將多個(gè)子圖放在同一個(gè)畫板上。

在此之前,我們先來看一個(gè)案例:

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用來正常顯示負(fù)號(hào)
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:

在這里插入圖片描述

可以看到,一個(gè)畫板上放了4個(gè)子圖。達(dá)到了我們想要的效果。

好了我們現(xiàn)在來解析一下剛剛的部分代碼:

plt.figure(1):表示取第一塊畫板,通俗地講,一個(gè)畫板就是一張圖,如果你有多個(gè)畫板,那么最后就會(huì)彈出多張圖。

plt.subplot(221):221表示將畫板劃分為2行2列,然后取第1個(gè)區(qū)域。那么第幾個(gè)區(qū)域是怎么界定的呢?這個(gè)規(guī)則遵循行優(yōu)先數(shù)數(shù)規(guī)則!比如說4個(gè)區(qū)域:

在這里插入圖片描述

優(yōu)先從行開始數(shù),從左到右按順序1234……然后再下一行。那么下面這幾行代碼大家都懂了吧:

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 = ":")

一共劃分了2X2=4個(gè)區(qū)域,然后1234分別開始繪圖。

so easy!

比如我們想達(dá)到下面的效果:

在這里插入圖片描述

那么只需要:

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用來正常顯示負(fù)號(hào)
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 = "-.")

子圖1和子圖2與上面的一樣,主要是子圖3,plt.subplot(212)表示將整個(gè)畫板分成兩部分后取第2塊,即下面的部分。

2、subplot2grid分格顯示

這種方式和上一種實(shí)現(xiàn)的效果一樣,只不過更加容易理解罷了,先來看一個(gè)案例代碼:

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用來正常顯示負(fù)號(hào)
#method1: subplot2grid
###########################
plt.figure(figsize=(12, 10), dpi=80)
ax1=plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)#相當(dāng)于格子分成3行3列,列跨度為3,行跨度為1
ax1.plot([1,2],[1,2]) #軸的范圍,x軸,y軸。 
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:

在這里插入圖片描述

結(jié)合圖可能更好理解一點(diǎn),其中代碼:

plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)

第一個(gè)參數(shù)(3,3)相當(dāng)于格子分成3行3列,第二個(gè)參數(shù)(0,0)表示該子圖的開始位置,colspan=3表示子圖的列跨度為3,rowspan=1表示子圖的行跨度為1。

總結(jié)

好了,以上就是Matplotlib繪制多圖的內(nèi)容,是不是很簡(jiǎn)單呢!

這些僅為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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