摘要:
matplotlib 是能够组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫做 subplot.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #matplotlib 是能够组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫做 subplot. #使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt
def multiGraph(): """ 图中图 """ plt.figure() plt.subplot(2,2,1) plt.plot([0,1],[0,1]) plt.subplot(2, 2, 2) plt.plot([0, 1], [0, 1]) plt.subplot(223) plt.plot([0, 1], [0, 1]) plt.subplot(224) plt.plot([0, 1], [0, 1]) """ plt.subplot(224)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为4. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第4个位置建立一个小图. """ plt.show() # 展现 def multiGraph2(): plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot([0, 1], [0, 1]) """ 使用plt.subplot(2,1,1)将整个图像窗口分为2行1列, 当前位置为1. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1个位置建立一个小图. """ plt.subplot(2, 3, 4) plt.plot([0, 1], [0, 2]) """ 使用plt.subplot(2,3,4)将整个图像窗口分为2行3列, 当前位置为4. 使用plt.plot([0,1],[0,2])在第4个位置建立一个小图. 这里须要解释一下为何第4个位置放第2个小图. 上一步中使用plt.subplot(2,1,1)将整个图像窗口分为2行1列, 第1个小图占用了第1个位置, 也就是整个第1行. 这一步中使用plt.subplot(2,3,4)将整个图像窗口分为2行3列, 因而整个图像窗口的第1行就变成了3列, 也就是成了3个位置, 因而第2行的第1个位置是整个图像窗口的第4个位置. 使用plt.subplot(235)将整个图像窗口分为2行3列,当前位置为5. 使用plt.plot([0,1],[0,3])在第5个位置建立一个小图. 同上, 再建立plt.subplot(236). """ plt.subplot(235) plt.plot([0, 1], [0, 3]) plt.subplot(236) plt.plot([0, 1], [0, 4]) plt.show() # 展现 def multiGraph3(): """subplot2grid 方法分格显示""" plt.figure() #建立一个图片 """ 使用plt.subplot2grid来建立第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分红3行3列, (0,0)表示从第0行第0列开始做图,colspan=3表示列的跨度为3, rowspan=1表示行的跨度为1. colspan和rowspan缺省, 默认跨度为1. """ ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3) ax1.plot([1, 2], [1, 2]) # 画小图 ax1.set_title('ax1_title') # 设置小图的标题 """ 使用plt.subplot2grid来建立第2个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分红3行3列, (1,0)表示从第1行第0列开始做图,colspan=2表示列的跨度为2. 同上画出 ax3, (1,2)表示从第1行第2列开始做图,rowspan=2表示行的跨度为2. 再画一个 ax4 和 ax5, 使用默认 colspan, rowspan. """ ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2) ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2) ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0)) ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1)) """ 使用ax4.scatter建立一个散点图, 使用ax4.set_xlabel和ax4.set_ylabel来对x轴和y轴命名. """ ax4.scatter([1, 2], [2, 2]) ax4.set_xlabel('ax4_x') ax4.set_ylabel('ax4_y') plt.show() def multiGraph4(): """ gridspec实现分割图 使用import导入matplotlib.gridspec, 并简写成gridspec. """ import matplotlib.gridspec as gridspec """ 使用plt.figure()建立一个图像窗口, 使用gridspec.GridSpec将整个图像窗口分红3行3列. """ plt.figure() gs = gridspec.GridSpec(3, 3) """ 使用plt.subplot来做图, gs[0, :]表示这个图占第0行和全部列, gs[1, :2]表示这个图占第1行和第2列前的全部列, gs[1:, 2]表示这个图占第1行后的全部行和第2列, gs[-1, 0]表示这个图占倒数第1行和第0列, gs[-1, -2]表示这个图占倒数第1行和倒数第2列. """ ax6 = plt.subplot(gs[0, :]) ax7 = plt.subplot(gs[1, :2]) ax8 = plt.subplot(gs[1:, 2]) ax9 = plt.subplot(gs[-1, 0]) ax10 = plt.subplot(gs[-1, -2]) plt.show() def multiGraph5(): """ subplots """ """ 使用plt.subplots创建一个2行2列的图像窗口,sharex=True表示共享x轴坐标, sharey=True表示共享y轴坐标. ((ax11, ax12), (ax13, ax14))表示第1行从左至右依次放ax11和ax12, 第2行从左至右依次放ax13和ax14. """ f, ((ax11, ax12), (ax13, ax14)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True) """使用ax11.scatter建立一个散点图.""" ax11.scatter([1, 2], [1, 2]) """ plt.tight_layout()表示紧凑显示图像, plt.show()表示显示图像. """ plt.tight_layout() plt.show() def multiGraph6(): """ 图中图 """ # 初始化figure fig = plt.figure() # 建立数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6] """ 4个值都是占整个figure坐标系的百分比。 在这里,假设figure的大小是10x10, 那么大图就被包含在由(1, 1)开始,宽8,高8的坐标系内。 将大图坐标系添加到figure中,颜色为r(red),取名为title: """ left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8 ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) ax1.plot(x, y, 'r') ax1.set_xlabel('x') ax1.set_ylabel('y') ax1.set_title('title') """ 接着,咱们来绘制左上角的小图,步骤和绘制大图同样,注意坐标系位置和大小的改变: """ left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25 ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) ax2.plot(y, x, 'b') ax2.set_xlabel('x') ax2.set_ylabel('y') ax2.set_title('title inside 1') """ 这里咱们采用一种更简单方法,即直接往plt里添加新的坐标系: """ plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25]) plt.plot(y[::-1], x, 'g') # 注意对y进行了逆序处理 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('title inside 2') plt.show() def multiGraph7(): """ 有时候咱们会用到次坐标轴,即在同个图上有第2个y轴存在。一样能够用matplotlib作到,并且很简单。 """ import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) y1 = 0.05 * x ** 2 y2 = -1 * y1 """ 能够看到,y2和y1是互相倒置的。接着,获取figure默认的坐标系 ax1: """ fig, ax1 = plt.subplots() """ 对ax1调用twinx()方法,生成如同镜面效果后的ax2: """ ax2 = ax1.twinx() """ 接着进行绘图, 将 y1, y2 分别画在 ax1, ax2 上: """ ax1.plot(x, y1, 'g-') # green, solid line ax1.set_xlabel('X data') ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g') ax2.plot(x, y2, 'b-') # blue ax2.set_ylabel('Y2 data', color='b') plt.show()
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if __name__ == "__main__": multiGraph8()