matplotlib-子图的使用

第七课 数据可视化
第九节 子图的使用
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#划分画布
fig, subplot_arr = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))
#在画布上创建子图
subplot_arr[0, 0].scatter(np.random.randn(50), np.random.randn(50) * 2)
subplot_arr[0, 1].bar([1, 2, 3, 4, 5], [5, 2, 7, 8, 2])
subplot_arr[1, 0].hist(np.random.randn(50), bins=10, rwidth=0.8)
subplot_arr[1, 1].imshow(np.random.rand(5, 5))

plt.show()

# 共享x轴
fig, subplot_arr = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8), sharex=True)

subplot_arr[0, 0].scatter(np.random.randn(50), np.random.randn(50) * 2)
subplot_arr[0, 1].bar([1, 2, 3, 4, 5], [5, 2, 7, 8, 2])
subplot_arr[1, 0].hist(np.random.randn(50), bins=10, rwidth=0.8)
subplot_arr[1, 1].imshow(np.random.rand(5, 5))

plt.show()

# 共享y轴
fig, subplot_arr = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8), sharey=True)

subplot_arr[0, 0].scatter(np.random.randn(50), np.random.randn(50) * 2)
subplot_arr[0, 1].bar([1, 2, 3, 4, 5], [5, 2, 7, 8, 2])
subplot_arr[1, 0].hist(np.random.randn(50), bins=10, rwidth=0.8)
subplot_arr[1, 1].imshow(np.random.rand(5, 5))

plt.show()