matplotlib绘制子图

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已于 2022-03-23 13:07:15 修改

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分类专栏： StudyPython 文章标签： python 数据挖掘数据分析

于 2022-03-14 22:51:30 首次发布

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本文详细介绍了如何使用matplotlib的面向对象API（如`add_subplot`）和函数式API（如`subplots`）创建和管理子图，包括实例演示和关键代码片段。通过这两个方式，读者可以掌握如何在一张图中组织多个独立的子区域进行复杂的数据可视化。

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matplotlib绘制子图
在这里插入图片描述
matplotlib绘制子图的两种方式：
1.使用面向对象的api：
add_subplot添加一个绘制一个，suplots画之前已经知道要画多少个

# oop方式
fig = plt.figure()
# type(fig)
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
ax1.set_title('first')

在这里插入图片描述

# oop suplots
fig = plt.figure()
axes = fig.subplots(2,3)
# axes[0][0].set_title('first')
# axes[0][2].set_title('third') 
axes[0,0].set_title('first')
axes[0,2].set_title('third')  # 与axes[0][2]效果一样

在这里插入图片描述
2.使用pyplot的api：
直接调用subplot和subplots函数

# pyplot api
ax1 = plt.subplot(2,2,1)
ax2 = plt.subplot(2,2,2)
ax3 = plt.subplot(2,2,3)
ax4 = plt.subplot(2,2,4)
ax1.set_title('first')
plt.title('test')  # plt.title()默认加到生成的最新的子图上

在这里插入图片描述

# pyplot api subplots
fig,axes = plt.subplots(2,3)
axes[0,0].set_title('first')
axes[1,2].set_title('last')
x = [1,2,3,4,5]
y = [x**2 for x in x]
axes[1,2].plot(x,y)
plt.show()

在这里插入图片描述