3 matplotlib 子图布局与绘制

 

一、子图布局

1. 使用 plt.subplots 绘制均匀状态下的子图

   • 返回两个元素：画布 (Figure) 和子图对象 (Axes)，可以通过索引访问每个子图。
   • 参数：
     • nrows、ncols：指定行数和列数。
     • figsize：指定整个画布的大小。
     • sharex、sharey：是否共享横轴和纵轴刻度。
     • tight_layout：调整子图的相对大小，使得图形内容不重叠。

   示例：

   fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4), sharex=True, sharey=True)
   fig.suptitle('样例1', size=20)
   for i in range(2):
       for j in range(5):
           axs[i][j].scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10))
           axs[i][j].set_title(f'第{i+1}行，第{j+1}列')
           axs[i][j].set_xlim(-5, 5)
           axs[i][j].set_ylim(-5, 5)
           if i == 1: axs[i][j].set_xlabel('横坐标')
           if j == 0: axs[i][j].set_ylabel('纵坐标')
   fig.tight_layout()
   

2. 使用 subplot（pyplot 模式）

   • plt.subplot(nrows, ncols, index) 用于绘制子图，指定行数、列数和当前子图的位置。
   • 支持简写格式，如 plt.subplot(224) 等价于 plt.subplot(2, 2, 4)。

   示例：

   plt.subplot(2, 2, 1)
   plt.plot([1, 2], 'r')
   plt.subplot(2, 2, 2)
   plt.plot([1, 2], 'b')
   plt.subplot(224) 
   plt.plot([1, 2], 'g')
   

3. 极坐标图

   • 通过 projection='polar' 创建极坐标图。
   • 示例：绘制极坐标下的散点图。

   示例：

   N = 150
   r = 2 * np.random.rand(N)
   theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N)
   area = 200 * r**2
   colors = theta
   plt.subplot(projection='polar')
   plt.scatter(theta, r, c=colors, s=area, cmap='hsv', alpha=0.75)
   

4. 使用 GridSpec 绘制非均匀子图

   • add_gridspec() 方法可以自定义子图的宽度和高度比例。
   • 支持跨行或跨列的子图布局。

   示例：

   fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
   spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=5, width_ratios=[1,2,3,4,5], height_ratios=[1,3])
   for i in range(2):
       for j in range(5):
           ax = fig.add_subplot(spec[i, j])
           ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10))
   fig.tight_layout()
   

   跨行或跨列的布局：

   fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
   spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=6, width_ratios=[2,2.5,3,1,1.5,2], height_ratios=[1,2])
   ax1 = fig.add_subplot(spec[0, :3])  # 跨3列
   ax2 = fig.add_subplot(spec[0, 3:5])  # 跨2列
   ax3 = fig.add_subplot(spec[:, 5])  # 跨所有行
   fig.tight_layout()
   

二、子图上的方法

1. 绘制直线

   • 常用方法：axhline（水平线）、axvline（垂直线）、axline（任意方向的线）。

   示例：

   fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
   ax.axhline(0.5, 0.2, 0.8)
   ax.axvline(0.5, 0.2, 0.8)
   ax.axline([0.3, 0.3], [0.7, 0.7])
   

2. 添加网格

   • 使用 ax.grid(True) 添加网格。

   示例：

   fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
   ax.grid(True)
   

3. 坐标轴的对数坐标设置

   • 使用 set_xscale 或 set_yscale 设置坐标轴的对数坐标。

   示例：

   fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
   for j in range(2):
       axs[j].plot(list('abcd'), [10**i for i in range(4)])
       if j == 0:
           axs[j].set_yscale('log')
   fig.tight_layout()