matplotlib学习笔记之绘制简单子图及复杂子图

matplotlib学习笔记之绘制简单子图及复杂子图

经过一段时间对matplotlib的学习，我逐渐掌握了一些画图知识，下面是我总结了一些简单子图的绘制和复杂的子图的绘制方法。每段代码都可复制进行运行尝试，所有函数的解释全都放在了注释里面。如有不足希望各位大佬指证。

import matplotlib.pyplot as plt
import skimage
import numpy as np
import matplotlib.gridspec

# 绘制简单子图
image = skimage.data.coffee()
image1 = skimage.data.coins()
plt.subplot(221)    # 代表划分为3*2布局，选择第一张图作为接下来图放的地方
plt.imshow(image)   # 图片
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(222)    # 代表划分为3*2布局，选择第二张图作为接下来图放的地方
plt.imshow(image1)   # 图片
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(223)    # 代表划分为3*2布局，选择第三张图作为接下来图放的地方
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')   # 直方图
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(224)    # 代表划分为3*2布局，选择第四张图作为接下来图放的地方
labels = 'frogs', 'hogs', 'dogs', 'logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)
plt.pie(x=sizes, explode=explode, labels=labels, shadow=False, startangle=90)       # 饼状图
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

其结果如图：

import matplotlib.pyplot as plt
import skimage
import numpy as np
import matplotlib.gridspec
# 绘制复杂子图
# 这个表示创建一个3行3列的画布
gs = matplotlib.gridspec.GridSpec(3, 3)
plt.subplot(gs[0, :])       # 表示画布第一行所有列放入下面plot的直方图
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')       # 图像
plt.xticks([])      # 去除子图外围的坐标
plt.yticks([])

plt.subplot(gs[1, 0:2])         # 表示画布第二行的1-2列放入下面plot的直方图
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')       # 图像
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(gs[1:, 2])         # 表示画布第二行第3列放入下面plot的直方图
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')       # 图像
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(gs[2, 0])         # 表示画布第三行第一列放入下面plot的直方图
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')       # 图像
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(gs[2, 1])         # 表示画布第二行第二列放入下面plot的直方图
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

其结果如图：

import matplotlib.pyplot as plt
import skimage
import numpy as np
import matplotlib.gridspec
# 再升级，子图中包括直方图，柱状图等及图片
# 这个表示创建一个3行3列的画布
image = skimage.data.coffee()
image1 = skimage.data.coins()
gs = matplotlib.gridspec.GridSpec(3, 3)
plt.subplot(gs[0, :])       # 表示画布第一行所有列放入下面plot的直方图
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')       # 图像
plt.xticks([])      # 去除子图外围的坐标
plt.yticks([])      # 去除子图外围的坐标

plt.subplot(gs[1, 0:2])         # 表示画布第二行的1-2列放入下面plot的直方图
plt.imshow(image)       # 图像
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(gs[1:, 2])         # 表示画布第二行第3列放入下面plot的直方图
plt.imshow(image1)       # 图像
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(gs[2, 0])         # 表示画布第三行第一列放入下面plot的直方图
labels = 'frogs', 'hogs', 'dogs', 'logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)
plt.pie(x=sizes, explode=explode, labels=labels, shadow=False, startangle=90)       # 饼状图
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(gs[2, 1])         # 表示画布第二行第二列放入下面plot的直方图
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
# 去除子图外围的坐标
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

其结果如图：