matplotlib之pyplot模块——添加一组子图（subplots）

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#matplotlib #subplots #subplot #squeeze #子图

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当前有效matplotlib版本为：3.4.1。

概述

subplots函数的功能是创建一个figure对象和一组子图。

函数的定义签名为：matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)

函数的参数为：

nrows, ncols : 子图网格的行/列数。可选参数。整数，默认值为1。
sharex, sharey : 控制子图共享x或y轴的行为。布尔值或{'none', 'all', 'row', 'col'}，默认值为False。
- True or 'all'：所有子图共享x/y轴
- False or 'none'：所有子图的x/y轴都是独立的。
- 'row'：每行子图共享x/y轴
- 'col'：每列子图共享x/y轴
squeeze：控制函数返回值中子图元组的维度。可选参数。布尔值，默认值为True。
- 值为False：函数返回值为Axes对象二维数组。
- 值为True：压缩函数返回值中 ~matplotlib.axes.Axes对象的维度。
  - 子图数量为1，返回一个单独的Axes对象（标量）。
  - 子图结构为Nx1或 1xM ，返回一个Axes对象的一维数组。
  - 子图结构为NxM，返回一个Axes对象的二维数组。
num：用于设置figure对象的编号或标签，属于 .pyplot.figure 的关键字参数。可选参数。整数或字符串。默认值为None。
subplot_kw ：用于向创建子图时的底层函数 ~matplotlib.figure.Figure.add_subplot传递关键字参数。可选参数。字典。
gridspec_kw：用于向创建子图网格时用到的 ~matplotlib.gridspec.GridSpec类的构造函数传递关键字参数。可选参数。字典。
**fig_kw：用于向 .pyplot.figure 传递关键字参数。可选参数。字典。

函数的返回值为二元组，构成元素为：

fig：~.figure.Figure对象
ax：.axes.Axes 对象或Axes对象数组。

subplots函数其实是Figure.subplots方法的封装。源码为：

def subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True,
             subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw):
    fig = figure(**fig_kw)
    axs = fig.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, sharex=sharex, sharey=sharey,
                       squeeze=squeeze, subplot_kw=subplot_kw,
                       gridspec_kw=gridspec_kw)
    return fig, axs

案例：演示`squeeze`参数对函数返回值的影响

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制1个子图
r1=plt.subplots()
print(r1)
# 绘制1个子图，但squeeze为False
# 子图部分为1个Axes对象二维数组，形状为(1, 1)。
r2=plt.subplots(squeeze=False)
print(r2)
# 绘制3行2列6个子图
# 子图部分为1个Axes对象二维数组，形状为(3, 2)。
r3=plt.subplots(nrows=3,ncols=2,facecolor='r',subplot_kw=dict(facecolor="b"))
print(r3)

plt.show()

输出为：

# 子图部分为1个单独的Axes对象。
(<Figure size 432x288 with 1 Axes>, <AxesSubplot:>)
# 子图部分为1个Axes对象二维数组，形状为(1, 1)。
(<Figure size 432x288 with 1 Axes>, array([[<AxesSubplot:>]], dtype=object))
# 子图部分为1个Axes对象二维数组，形状为(3, 2)
(<Figure size 432x288 with 6 Axes>, array([[<AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>],
       [<AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>],
       [<AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>]], dtype=object))

案例：演示函数返回值的应用

这部分内容其实与matplotlib无关，应该属于Python和numpy的基础知识。
subplots函数的返回值为2元组，一个元素为figure对象，一个元素为Axes对象。
典型应用方式如下，函数返回值中Axes对象结构不同导致了这些不同写法。

# ax为标量
fig, ax = plt.subplots()
# (ax1, ax2)构成元组
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
# axes为二维数组
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[1, 1].scatter(x, y)

案例：演示sharex、sharey参数的取值

import matplotlib.pyplot as plt

# Share a X axis with each column of subplots
plt.subplots(2, 2, sharex='col')
plt.suptitle("sharex='col'")

# Share a Y axis with each row of subplots
plt.subplots(2, 2, sharey='row')
plt.suptitle("sharey='row'")
# Share both X and Y axes with all subplots
plt.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')
plt.suptitle("sharex='all',sharey='all'")
# Note that this is the same as
plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
plt.suptitle("sharex=True, sharey=True")

plt.show()

在这里插入图片描述

案例：`subplots`函数简易用法

import matplotlib.pyplot as plt

# 添加3行3列子图9个子图
fig, axes = plt.subplots(3, 3)
# 为第1个子图绘制图形
axes[0, 0].bar(range(1, 4), range(1, 4))
# 为第5个子图绘制图形
axes[1, 1].pie([4, 5, 6])
# 为第9个子图绘制图形
axes[2, 2].plot([1], 'o')

# 删除没有用到的子图
for i in range(3):
    for j in range(3):
        if i != j:
            axes[i, j].remove()
            
plt.show()