matplotlib画图（二）——子图

在matplotlib有一个方法是subplot，可以实现在一张画布中，存在多个子图的情况。在同类数据比较分析的时候，这类图表很受大家欢迎。

matplotlib.pyplot.subplot(*args, **kwargs)

使用方法：

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwargs)
subplot(ax)

nrows表示行数，ncols表示列数，index表示第几个（从上往下，从左往右数，最小值为1）；这三个参数组合起来表示画一幅nrows*ncols个子图的图。pos其实就是nrows、ncols、index的结合体，比如subplot(2,1,1)其实与subplot(211)表述的是同一个意思。所不同的是，pos中三个数字的任意一个都不能大于10，但使用nrows, ncols, index就无此限制了。
以上一文的例子为例：

import matplotlib.pyplot as plt
# 第一组数据
x1 = list(range(5))
y1 = list(map(lambda x: x**2, x1))
# 第二组数据
x2 = list(range(4, 10))
y2 = list(map(lambda x: x**2/2, x2))
# 作一幅2*1的图，选择第1个子图
ax1 = plt.subplot(211)
ax1.plot(x1, y1)
# 作一幅2*1的图，选择第2个字图
ax2 = plt.subplot(212)
ax2.plot(x2, y2)
# 删除子图ax2
# plt.delaxes(ax2)
# 增加子图ax2
# plt.subplot(ax2)
# 显示图
plt.show()

当某些条件下，不需要展示图2时，可以使用delaxes实现：

# 删除子图ax2
plt.delaxes(ax2)

删除后，又需要展示图2时，可以使用subplot(ax)实现：

# 增加子图ax2
plt.subplot(ax2)

调整上述代码：

#将第二幅图的子图排布做了调整
# ax2 = plt.subplot(212)
ax2 = plt.subplot(322)

子图调整后，会以新的子图布局为准，由于找不到ax1标准的画布布局，此图将不会展示，结果呈现为：

子图的样式调整参数如下：

效果图(修改代码中的参数)：

ax1 = plt.subplot(211, aspect=0.5)

ax1 = plt.subplot(211, aspect=0.5, anchor="W")

ax1 = plt.subplot(211, facecolor="yellow")

ax1 = plt.subplot(211, frame_on=0)

ax1 = plt.subplot(211, xlabel="x-name", ylabel="y_name")

ax1 = plt.subplot(211, xticklabels=["No.0","No.1","No.2","No.3","No.4"],
yticklabels=["No.0","No.1","No.2","No.3","No.4"])

ax1 = plt.subplot(211, xticks=[0.01, 1.0, 2.3, 3.5],
yticks=[0.01, 2.0, 5.3, 13.5])

更多参数见官网给出的文档：

本文参考文档：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html#matplotlib.pyplot.subplot

最后

以上就是俊秀啤酒为你收集整理的matplotlib画图（二）——子图的全部内容，希望文章能够帮你解决matplotlib画图（二）——子图所遇到的程序开发问题。

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