matplotlib之pyplot模块——添加一个子图（subplot）

当前有效matplotlib版本为：3.4.1。

概述

subplot()函数向当前图像（figure）添加一个子图（Axes），并将该子图设为当前子图。或者将某子图设为当前子图。

pyplot.subplot()其实是Figure.add_subplot()的一个封装。

函数的定义签名为：matplotlib.pyplot.subplot(*args, **kwargs)

函数的调用签名为：
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwargs)
subplot(**kwargs)
subplot(ax)

函数的参数为：

• *args：定义子图的位置。int、 (int, int, index) 或 SubplotSpec, 默认值为(1, 1, 1)

  *args由以下三种定义方式。

  • 三个整数构成的三元组(nrows, ncols, index)：首先构成一个nrows行和ncols列的网格，然后将子图添加到对应index索引位置。 index从1开始累计，1为左上角，依次向右递增. index也可以是是一个二元组，例如fig.add_subplot(3, 1, (1, 2))。
  • 三位整数：每一位数字可以分解为单独的整数，因此，这种方法最好用于子图少于9个的情况（index最大只能为9）。比如plt.subplot(235)等价于plt.subplot(2, 3, 5)。
  • SubplotSpec对象：

函数的返回值为：axes.SubplotBase对象或 Axes的其他子类。

案例：规则布局

import matplotlib.pyplot as plt

# 添加3行3列子图中的第1个子图，并将其为当前子图
plt.subplot(331)
plt.bar(range(1,4),range(1,4))
# 添加3行3列子图中的第5个子图，并将其为当前子图
plt.subplot(335)
plt.pie([4,5,6])
# 添加3行3列子图中的第9个子图，并将其为当前子图
# 返回值为Axes对象
ax=plt.subplot(339)
# 使用Axes的方法（面向对象模式）绘制点
ax.plot([1],'o')

plt.show()

pyplot.plot()源码如下，通过源码可知pyplot模块的函数底层调用的是Axes对象的对应方法。

def plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs):
    return gca().plot(
        *args, scalex=scalex, scaley=scaley,
        **({"data": data} if data is not None else {}), **kwargs)

不规则布局

通常子区函数subplot()用来完成等分画布的绘图展示的任务，如果在画布上需要进行非等分画布的图形展示时，我们可以多次调用函数subplot()来完成非等分画布的绘图准备任务。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制1行2列子图中的第1个子图
plt.subplot(121,facecolor='r')
# 绘制2行2列子图中的第2个子图
plt.subplot(222,facecolor='g')
# 绘制2行2列子图中的第4个子图
plt.subplot(224,facecolor='b')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制3行2列子图中的第1个子图
plt.subplot(321,facecolor='r')
# 绘制3行2列子图中的第2个子图
plt.subplot(322,facecolor='r')
# 绘制3行2列子图中的第3个子图
plt.subplot(323,facecolor='r')
# 绘制3行2列子图中的第4个子图
plt.subplot(324,facecolor='r')
# # 绘制3行1列子图中的第3个子图
plt.subplot(313,facecolor='b')

plt.show()

subplot()函数有一个非常重要的特性：
在创建新的子图时，如果新建子图与原有的子图存在重叠的情况，那么会删除原有重叠的子图。
例如：

import matplotlib.pyplot as plt
# 绘图时隐含创建subplot(111)
plt.plot([1, 2, 3])
# 创建一个新的子图，由于与原子图重叠，因此删除原有子图
plt.subplot(211)
plt.show()