matplotlib.subplot详解一次绘制多个子图

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我是靠谱客的博主含蓄手机，这篇文章主要介绍matplotlib.subplot详解一次绘制多个子图，现在分享给大家，希望可以做个参考。

matplotlib.subplot详解

要点

matplotlib中面向对象的基础概念

正文
首先我们介绍一下matplotlib中面向对象的概念.

在最顶层的是画布,我们称之为figure
- 在画布上可以在不同的区域上绘制,这些个区域我们称之为subplot
  - 每一个子图区域我们又可以做如下划分
    1. axis 也就是x,y坐标轴. 每一个坐标轴又划分成
      i. tick 也就是每一个坐标轴的刻度
      ii. label 也就是坐标轴上的标签
    2. title 也就是每一个子图的标题.
    3. data,就是我们输入的数据绘制出的图像就是我们说的data
这里借用两张网上的图片,对这些对象的层级关系做出了很好的解释.

所以在以后我们想要对图片的这些部分做更改的时候,就可以直接搜索,或调用有关的部分做关键词,会有事半功倍的效果.

我们在这里着重介绍一下子图的概念.

我们经常想在一个画布中绘制多个子图来实现可视化的数据对比,以达到更好的展示效果.所以我们需要做如下工作:

首先我们导入相关包并做一个figure画布

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from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8,6)) #规定画布的大小

然后思考一下,我们需要的子图是几行几列的,这里假定我们需要两行三列的图片

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plt.subplot(2,3,1)
# 这里的(2,3,1) 分别指 两行 三列 第一幅图片

然后再子图里绘制,我们随便找点数据画出来看看效果

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plt.subplot(2,3,1)
# 这里的(2,3,1) 分别指 两行 三列 第一幅图片
plt.title('The First')
plt.plot([i for i in range(1,10)],[b for b in range(5,14)])
plt.subplot(2,3,5)
plt.title('The Fifth')
plt.plot([i for i in range(11,20)],[b for b in range(6,15)])

效果如下
在这里插入图片描述

全部代码

复制代码

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from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.subplot(2,3,1)
# 这里的(2,3,1) 分别指 两行 三列 第一幅图片
plt.title('The First')
plt.plot([i for i in range(1,10)],[b for b in range(5,14)])
plt.subplot(2,3,5)
plt.title('The Fifth')
plt.plot([i for i in range(11,20)],[b for b in range(6,15)])