Python3 matplotlib的绘图函数subplot()简介

一、简介

matplotlib下, 一个 Figure 对象可以包含多个子图(Axes), 可以使用 subplot() 快速绘制, 其调用形式如下 :

subplot(numRows, numCols, plotNum)

• 图表的整个绘图区域被分成 numRows 行和 numCols 列

• 然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1

• plotNum 参数指定创建的 Axes 对象所在的区域

如果 numRows ＝ 2, numCols ＝ 3, 那整个绘制图表样式为 2X3 的图片区域, 用坐标表示为:

(1, 1), (1, 2), (1, 3) 
(2, 1), (2, 2), (2, 3)

这时, 当 plotNum ＝ 3 时, 表示的坐标为(1, 3), 即第一行第三列的子图

• 如果 numRows, numCols 和 plotNum 这三个数都小于 10 的话, 可以把它们缩写为一个整数, 例如 subplot(323) 和 subplot(3,2,3) 是相同的.

• subplot在 plotNum 指定的区域中创建一个轴对象. 如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除.

二、参数说明

1，subplots（）参数

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)

创建一个画像(figure)和一组子图(subplots)。
这个实用程序包装器可以方便地在单个调用中创建子图的公共布局，包括封闭的图形对象。

输入参数说明：
　　nrows,ncols：整型，可选参数，默认为1。表示子图网格(grid)的行数与列数。
　　sharex,sharey：布尔值或者{‘none’,’all’,’row’,’col’}，默认：False
       控制x(sharex)或y(sharey)轴之间的属性共享：
        　　1.True或者’all’：x或y轴属性将在所有子图(subplots)中共享.
       　　 2.False或’none’：每个子图的x或y轴都是独立的部分
          　  3.’row’：每个子图在一个x或y轴共享行(row)
                4.’col’:每个子图在一个x或y轴共享列(column)
　　当子图在x轴有一个共享列时(‘col’),只有底部子图的x tick标记是可视的。
　　同理，当子图在y轴有一个共享行时(‘row’),只有第一列子图的y tick标记是可视的。
　　squeeze：布尔类型，可选参数，默认：True。
                * 如果是True，额外的维度从返回的Axes(轴)对象中挤出。
                    》如果只有一个子图被构建(nrows=ncols=1)，结果是单个Axes对象作为标量被返回。
                    》对于N*1或1*N个子图，返回一个1维数组。
                    》对于N*M，N>1和M>1返回一个2维数组。
                *如果是False，不进行挤压操作：返回一个元素为Axes实例的2维数组，即使它最终是1×1。
　　subplot_kw:字典类型，可选参数。把字典的关键字传递给add_subplot()来创建每个子图。
　　gridspec_kw字典类型，可选参数。把字典的关键字传递给GridSpec构造函数创建子图放在网格里(grid)。
　　**fig_kw：把所有详细的关键字参数传给figure()函数

返回结果：
　　fig：matplotlib.figure.Figure对象
　　ax：Axes(轴)对象或Axes(轴)对象数组。

2，figure（）参数

matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>, clear=False, **kwargs)

创建一个新的画布(figure)。
输入参数：
　　num：整型或者字符串，可选参数，默认：None。
  　  　　如果不提供该参数，一个新的画布(figure)将被创建而且画布数量将会增加。
        　　如果提供该参数，带有id的画布是已经存在的，激活该画布并返回该画布的引用。
               如果这个画布不存在，创建并返回画布实例。
               如果num是字符串，窗口标题将被设置为该图的数字。
　　figsize：整型元组，可选参数 ，默认：None。
              每英寸的宽度和高度。如果不提供，默认值是figure.figsize。
　　dpi：整型，可选参数，默认：None。每英寸像素点。如果不提供，默认是figure.dpi。
　　facecolor：背景色。如果不提供，默认值：figure.facecolor。
　　edgecolor：边界颜色。如果不提供，默认值：figure.edgecolor。
　　framemon：布尔类型，可选参数，默认值：True。如果是False，禁止绘制画图框。
　　FigureClass：源于matplotlib.figure.Figure的类。（可选）使用自定义图实例。
　　clear：布尔类型，可选参数，默认值：False。如果为True和figure已经存在时，这是清理掉改图。
返回值：
　　figure：Figure。返回的Figure实例也将被传递给后端的new_figure_manager，这允许将自定义的图类挂接到pylab接口中。 

       附加的kwarg将被传递给图形init函数。

三、示例

1，规则划分成3*3

代码：

import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
if __name__ == '__main__': 
    for i,color in enumerate("rgby"): 
        plt.subplot(221+i, facecolor=color) #背景色设置facecolor 
    plt.show()

效果：

2，不规则划分

不规则划分

将整个表按照 2*2 划分 
前两个简单, 分别是 (2, 2, 1) 和 (2, 2, 2)

但是第三个图呢, 他占用了 (2, 2, 3) 和 (2, 2, 4)

显示需要对其重新划分, 按照 2 * 1 划分

前两个图占用了 (2, 1, 1) 的位置

因此第三个图占用了 (2, 1, 2) 的位置

代码：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
def f(t): 
    return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t) 
  
if __name__ == '__main__' : 
    t1 = np.arange(0, 5, 0.1) 
    t2 = np.arange(0, 5, 0.02) 
  
    plt.figure(12) 
    plt.subplot(221) 
    plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'r--') 
  
    plt.subplot(222) 
    plt.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), 'r--') 
  
    plt.subplot(212) 
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) 
  
    plt.show()

效果：