九、Matplotlib——Subplot多合一

缺乏、安全感 2023-08-17 16:28 145阅读 0赞

**目录**

一、第一种Subplot方法

1、两行两列矩阵式图

2、设置每一行显示不同的图个数

二、第二种Subplot方法

1、方式一

2、方式二

3、方式三

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# 一、第一种Subplot方法 #

## 1、两行两列矩阵式图 ##

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    print("*************两行两列矩阵式图**************")
    fig = plt.figure()
    # 创建子图，有多种方法
    # 两行两列
    print("=========第一张子图=========")
    plt.subplot(2, 2, 1)
    plt.plot([0, 1], [0, 1])
    print("=========第二张子图=========")
    plt.subplot(2, 2, 2)
    plt.plot([0, 1], [0, 2])
    print("=========第三张子图=========")
    plt.subplot(2, 2, 3)
    plt.plot([0, 1], [0, 3])
    print("=========第四张子图=========")
    # 两行两列图像的第四张图  plt.subplot(224)
    plt.subplot(224)
    plt.plot([0, 1], [0, 4])
    
    plt.show()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## 2、设置每一行显示不同的图个数 ##

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    print("*************设置每一行显示不同的图个数**************")
    fig = plt.figure()
    print("=========第一张子图=========")
    # 两行一列，第一张图
    plt.subplot(2, 1, 1)
    plt.plot([0, 1], [0, 1])
    print("=========第二张子图=========")
    # 第二子图为什么是（2, 3, 4），分成两行三列第四张图？？
    # 因为分成了三列，r为行号，c为列号，所以第二行第一张图的坐标为 【 2，3，3 *（r-1）+ c 】
    plt.subplot(2, 3, 4)
    plt.plot([0, 1], [0, 2])
    print("=========第三张子图=========")
    plt.subplot(2, 3, 5)
    plt.plot([0, 1], [0, 3])
    print("=========第四张子图=========")
    # 两行两列图像的第四张图  plt.subplot(224)
    plt.subplot(236)
    plt.plot([0, 1], [0, 4])
    
    plt.show()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

# 二、第二种Subplot方法 #

## 1、方式一 ##

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.gridspec as gridspec
    
    fig = plt.figure()
    print("=========第一张子图=========")
    # 第一个参数 指代 三行三列
    # 第二个参数 从图布中原点(0, 0)零行零列 开始作图
    # colspan 列跨度,rowspan 行跨度，指的是 图分成的三行三列中，当前子图占的行数和列数
    ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3, rowspan=1)
    ax1.plot([1, 2], [1, 2])
    # 设置 ax 的图属性
    ax1.set_title("ax1_title")
    print("=========第二张子图=========")
    ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2, rowspan=1)
    ax2.plot([1, 2], [1, 2])
    print("=========第三张子图=========")
    ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), colspan=1, rowspan=2)
    ax3.plot([1, 2], [1, 2])
    print("=========第四张子图=========")
    ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0), colspan=1, rowspan=1)
    ax4.plot([1, 2], [1, 2])
    print("=========第五张子图=========")
    ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1), colspan=1, rowspan=1)
    ax5.plot([1, 2], [1, 2])
    
    plt.show()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

## 2、方式二 ##

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.gridspec as gridspec
    """
    下标全都从 0 开始
    """
    print("***************************")
    fig = plt.figure()
    # 三行三列的图布
    gs = gridspec.GridSpec(3, 3)
    print("=========第一张子图=========")
    # 占用 gs 图布的 第零行所有列的空间
    ax1 = plt.subplot(gs[0, :])
    ax1.plot([1, 2], [1, 2])
    # 设置 ax 的图属性
    ax1.set_title("ax1_title")
    print("=========第二张子图=========")
    # 占用 gs 图布的 第 1 行 第 0 列到第 1 列列的空间
    ax2 = plt.subplot(gs[1, :2])
    ax2.plot([1, 2], [1, 2])
    print("=========第三张子图=========")
    # 占用 gs 图布的 第 1 行 到第三行 第 2 列的空间
    ax3 = plt.subplot(gs[1:, 2])
    ax3.plot([1, 2], [1, 2])
    print("=========第四张子图=========")
    # 占用 gs 图布的 最后一行 的 第 0 列的空间
    ax4 = plt.subplot(gs[-1, 0])
    ax4.plot([1, 2], [1, 2])
    print("=========第五张子图=========")
    # 占用 gs 图布的 最后一行 的  导数第二列的空间
    ax5 = plt.subplot(gs[-1, -2])
    ax5.plot([1, 2], [1, 2])
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

## 3、方式三 ##

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    print("***************************")
    # sharex  sharey 子图是否共享 x轴和 y轴
    fig, ((ax11, ax12), (ax21, ax22)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
    ax11.scatter([1, 2], [1, 2])
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230810/fc57478fc39f44eabefe6433fd8b6ac8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230810/c216e3df22904ff2b68c7caee6a9b6e4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230810/f519e409107749c1ac8c4cff1062065c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230810/dfa5b24d3e9c43d58fb3b2edb47b570c.png