matplotlib.pyplot中add_subplot方法参数111的含义

本文介绍了如何使用Matplotlib库中的add_subplot方法来绘制多个子图。通过实例演示了不同参数设置下子图的布局方式,并展示了如何在一个画布上同时展示多个不同的图表。

这里默认已经安装Python及已安装matplotlib、numpy、scipy、six等库

>引自:http://www.codeweblog.com/matplotlib-pyplot中add_subplot方法参数111的含义/

 #引入对应的库函数
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *

#绘图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(349)
ax.plot(x,y)
plt.show()

其中,参数349的意思是:将画布分割成3行4列,图像画在从左到右从上到下的第9块,如下图:
这里写图片描述

那第十块怎么办,3410是不行的,可以用另一种方式(3,4,10)。
如果一块画布中要显示多个图怎么处理?

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2,1,1)
ax.plot(x,y)
ax = fig.add_subplot(2,2,3)
ax.plot(x,y)
plt.show()

这里写图片描述

### 使用 `self.viz_canvas.figure.add_subplot(111)` 的正确方法Matplotlib 中,`add_subplot` 方法用于向一个 `Figure` 对象添加子图。当调用 `self.viz_canvas.figure.add_subplot(111)` 时,表示在图形中添加一个占据整个画布的单个子图。参数 `111` 是一种简写形式,等价于 `(1, 1, 1)`,表示将画布划分为 1 行 1 列,并选择第一个子图位置[^1]。 以下是实现该功能的完整代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt class VisualizationCanvas: def __init__(self): self.viz_canvas = plt.Figure() # 创建一个 Figure 对象 def add_full_subplot(self): # 添加一个占据整个画布的子图 ax = self.viz_canvas.add_subplot(111) # 定义子图布局为 1x1 并选择第一个位置 return ax # 返回子图对象以便进一步配置 # 示例:创建一个包含单个子图的画布 viz = VisualizationCanvas() subplot = viz.add_full_subplot() # 配置子图内容 subplot.plot([0, 1], [0, 1]) # 在子图中绘制一条线 ``` 上述代码展示了如何通过 `add_subplot(111)` 方法向 `self.viz_canvas.figure` 添加一个占据整个画布的子图。返回的 `ax` 对象是一个 `AxesSubplot` 实例,可以通过它对子图进行进一步的配置和绘图操作[^2]。 #### 参数说明 - `111` 是 `add_subplot` 方法的一个简写形式,等价于 `(1, 1, 1)`。 - 第一个数字 `1` 表示将画布划分为 1 行。 - 第二个数字 `1` 表示将画布划分为 1 列。 - 第三个数字 `1` 表示选择第 1 个子图位置。 如果需要更复杂的布局,可以使用其他参数组合。例如,`add_subplot(221)` 表示将画布划分为 2 行 2 列,并选择第 1 个子图位置[^3]。 #### 注意事项 - 如果多次调用 `add_subplot` 方法而未指定唯一的位置索引,可能会引发警告或覆盖已有子图。 - 确保 `self.viz_canvas.figure` 是一个有效的 Matplotlib `Figure` 对象,否则会抛出异常。 ### 示例扩展 以下是一个扩展示例,展示如何在同一画布上添加多个子图: ```python viz = VisualizationCanvas() subplot1 = viz.add_full_subplot() # 占据整个画布的子图 subplot2 = viz.viz_canvas.add_subplot(212) # 添加另一个子图,位于下方 # 配置子图内容 subplot1.plot([0, 1], [0, 1]) # 在第一个子图中绘制一条线 subplot2.bar(['A', 'B'], [3, 5]) # 在第二个子图中绘制柱状图 ``` 此代码展示了如何结合 `add_subplot(111)` 和其他布局参数来创建多子图图形。
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