Matplotlib绘制子图的常见几种方法_Python

前言

Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面，在作对比分析的时候非常有用。
对应的有plt的subplot和figure的add_subplo的方法，参数可以是一个三位数字（例如111），也可以是一个数组（例如[1,1,1]），3个数字分别代表

子图总行数
子图总列数
子图位置

更多详情可以查看：matplotlib文档

下面贴出两种绘子图的代码

常用的三种方式

方式一：通过plt的subplot

				?

									import numpy as np

									import pandas as pd

									import matplotlib.pyplot as plt

									# author: chenqionghe

									# 画第1个图：折线图

									x=np.arange(1,100)

									plt.subplot(221)

									plt.plot(x,x*x)

									# 画第2个图：散点图

									plt.subplot(222)

									plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

									# 画第3个图：饼图

									plt.subplot(223)

									plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

									# 画第4个图：条形图

									plt.subplot(224)

									plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')

									plt.show()

方式二：通过figure的add_subplot

				?

									import numpy as np

									import pandas as pd

									import matplotlib.pyplot as plt

									# author: chenqionghe

									fig=plt.figure()

									# 画第1个图：折线图

									x=np.arange(1,100)

									ax1=fig.add_subplot(221)

									ax1.plot(x,x*x)

									# 画第2个图：散点图

									ax2=fig.add_subplot(222)

									ax2.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

									# 画第3个图：饼图

									ax3=fig.add_subplot(223)

									ax3.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

									# 画第4个图：条形图

									ax4=fig.add_subplot(224)

									ax4.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')

									plt.show()

方式三：通过plt的subplots

subplots返回的值的类型为元组，其中包含两个元素：第一个为一个画布，第二个是子图

				?

									import numpy as np

									import pandas as pd

									import matplotlib.pyplot as plt

									# author: chenqionghe

									fig,subs=plt.subplots(2,2)

									# 画第1个图：折线图

									x=np.arange(1,100)

									subs[0][0].plot(x,x*x)

									# 画第2个图：散点图

									subs[0][1].scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

									# 画第3个图：饼图

									subs[1][0].pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

									# 画第4个图：条形图

									subs[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')

									plt.show()

运行结果如下

Matplotlib绘制子图的常见几种方法

就是这么简单，

如何不规则划分

前面的两个图占了221和222的位置，如果想在下面只放一个图，得把前两个当成一列，即2行1列第2个位置

				?

									import numpy as np

									import pandas as pd

									import matplotlib.pyplot as plt

									# author: chenqionghe

									# 画第1个图：折线图

									x=np.arange(1,100)

									plt.subplot(221)

									plt.plot(x,x*x)

									# 画第2个图：散点图

									plt.subplot(222)

									plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

									# 画第3个图：饼图

									plt.subplot(223)

									plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

									# 画第3个图：条形图

									# 前面的两个图占了221和222的位置，如果想在下面只放一个图，得把前两个当成一列，即2行1列第2个位置

									plt.subplot(212)

									plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')

									plt.show()