matplolib（二）：GridSpec

最新推荐文章于 2024-06-09 17:06:19 发布

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本文详细介绍Matplotlib中子图布局的三种方法：GridSpec、SubplotSpec和subplot2grid函数。通过实例演示如何利用这些工具创建复杂且精确布局的子图，包括设置子图的网格位置、跨度以及调整布局，帮助读者掌握更高级的图表定制技巧。

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GridSpec:
指定子图将放置的网格的几何位置。需要设置网格的行数和列数。子图布局参数（例如，左，右等）可以选择性调整。

SubplotSpec:
指定在给定GridSpec中的子图位置。

subplot2grid：
一个辅助函数，类似于pyplot.subplot , 但是使用基于0的索引，并可使子图跨越多个格子。

example1:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#子图向网格转化，2*2大小网格，位置在(0,0)，注意这个是从0开始的。还有(0,1),(1,0),(1,1)三个
ax = plt.subplot2grid((2,2),(0,0))

#等价于下面的subplot：图大小为2*2，位置在从左到右，从上到下的第一个位置
ax = plt.subplot(2,2,1)

example2 :

#网格大小3*3,ax1从(0,0)位置，水平跨度为3.如果不设置这两个参数，默认为横纵跨度都为1
ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))

在这里插入图片描述
发现图各个数字均显得紧凑，加入plt.tight_layout()方法，自动梳理图片格式

example 3：

import matplotlib.gridspec as gridspec
gs = gridspec.GridSpec(3,3)
ax1 = plt.subplot(gs[0,:])
ax2 = plt.subplot(gs[1,:-1])
ax3 = plt.subplot(gs[1:,-1])
ax4 = plt.subplot(gs[2,0])
ax5 = plt.subplot(gs[-1,1])
plt.tight_layout()

这种方法与上面的方法，生成的子图网格一样