Matplotlib多子图显示2—

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plt.subplot2grid

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在程序中通过注释进行说明

# 通过plot.subplotgrid()来划分网格
import matplotlib.pyplot as pltplt.figure('subgrid')ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)   # 生成子图对象
# 其中（3，3）表示将整个画布分成 3行*3列 的网格布局
# （0，0）表示占据索引（索引从0开始）为（0，0）的方格
# colspan 列扩展，=3即占3列
# plot()画折线图
ax1.plot([1, 2], [1, 2])    # 画小图
ax1.set_title('ax1_title')  # 设置小图的标题ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2, title='ax2')
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2, title='ax3')
# rowspan 行扩展，=2即占2行
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0), title='ax4')
ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1), title='ax5')# scatter()画散点图
ax4.scatter([1, 2], [2, 2])
# 设置x轴，y轴的轴属性说明
ax4.set_xlabel('ax4_x')
ax4.set_ylabel('ax4_y')# 加上这一句可以避免不同子图的边缘重叠（在有label，title时可能会发生）
plt.tight_layout()plt.show()

gridspec.GridSpec

效果

代码

在程序中通过注释进行说明

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspecplt.figure('gridspec.GridSpec')gs = gridspec.GridSpec(3, 3)    # 将画布分成3行*3列的网格布局# 利用切片选取若干网格画子图
# 对于[0:2，1:-1]
# 其中逗号（,）用来隔离维度，冒号（:）用来连接切片的起始索引和终止索引
# 表示在第1个维度上，取第0行到第1行；在第2个维度上取第1列到倒数第二列（-1表示倒数第一项）；
# 嗯，这里的切片是含首不含尾的，这种切片机制在python中普遍存在
# 只有一个冒号（:）就表示去这一维度的所有项
ax6 = plt.subplot(gs[0, :], title='ax6')
ax7 = plt.subplot(gs[1, :2], title='ax7')
ax8 = plt.subplot(gs[1:, 2], title='ax8')
ax9 = plt.subplot(gs[-1, 0], title='ax9')
ax10 = plt.subplot(gs[-1, -2], title='ax10')# 加上这一句可以避免不同子图的边缘重叠（在有label，title时可能会发生）
plt.tight_layout()plt.show()

plt.subplots

效果

代码

在代码中通过注释说明

import matplotlib.pyplot as pltfigure, ((ax11, ax12), (ax13, ax14)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
# 生成2*2的分布布局
# sharex, sharey 共享x轴，y轴# 散点图
ax11.scatter([1,2], [1,2])# 折线图
ax12.plot([1,2], [2,1])plt.tight_layout()plt.show()

说明

三种方式每种可在一个py文件中单独执行
参考文献

程序主要来自 Subplot 分格显示，略有改动

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