前言
Matplotlib的可以把很多張圖畫到一個顯示界面，在作對比分析的時候非常有用。
對應的有plt的subplot和figure的add_subplo的方法，參數可以是一個三位數字（例如111），也可以是一個數組（例如[1,1,1]），3個數字分別代表
更多詳情可以查看：matplotlib文檔
下面貼出兩種繪子圖的代碼
常用的三種方式
方式一：通過plt的subplot
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe
# 畫第1個圖：折線圖
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x,x*x)
# 畫第2個圖：散點圖
plt.subplot(222)
plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))
# 畫第3個圖：餅圖
plt.subplot(223)
plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])
# 畫第4個圖：條形圖
plt.subplot(224)
plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()
方式二：通過figure的add_subplot
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe
fig=plt.figure()
# 畫第1個圖：折線圖
x=np.arange(1,100)
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(x,x*x)
# 畫第2個圖：散點圖
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))
# 畫第3個圖：餅圖
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])
# 畫第4個圖：條形圖
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()
方式三：通過plt的subplots
subplots返回的值的類型為元組，其中包含兩個元素：第一個為一個畫布，第二個是子圖
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe
fig,subs=plt.subplots(2,2)
# 畫第1個圖：折線圖
x=np.arange(1,100)
subs[0][0].plot(x,x*x)
# 畫第2個圖：散點圖
subs[0][1].scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))
# 畫第3個圖：餅圖
subs[1][0].pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])
# 畫第4個圖：條形圖
subs[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()
運行結果如下
就是這么簡單，
如何不規則劃分
前面的兩個圖占了221和222的位置，如果想在下面只放一個圖，得把前兩個當成一列，即2行1列第2個位置
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe
# 畫第1個圖：折線圖
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x,x*x)
# 畫第2個圖：散點圖
plt.subplot(222)
plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))
# 畫第3個圖：餅圖
plt.subplot(223)
plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])
# 畫第3個圖：條形圖
# 前面的兩個圖占了221和222的位置，如果想在下面只放一個圖，得把前兩個當成一列，即2行1列第2個位置
plt.subplot(212)
plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()
運行結果如下
到此這篇關于Matplotlib繪制子圖的常見幾種方法的文章就介紹到這了,更多相關Matplotlib繪制子圖內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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