Python | 使用Matplotlib生成子图的示例

2024-06-19 21:44
文章标签 python 使用 matplotlib 生成 示例 子图

本文主要是介绍Python | 使用Matplotlib生成子图的示例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

数据可视化在分析和解释数据的过程中起着举足轻重的作用。Python中的Matplotlib库提供了一个强大的工具包，用于制作各种图表和图表。一个突出的功能是它能够在单个图中生成子图，为以组织良好和结构化的方式呈现数据提供了有价值的工具。使用子图可以同时显示多个图，有助于改进基础数据的全面视觉表示。

使用Python的Matplotlib生成子图

有几种方法可以使用Python的Matplotlib生成子图。在这里，我们将探索一些常用的方法来使用Python的Matplotlib创建子图。

  • 使用Line Plot的多个子图
  • 使用Bar Plot的多个子图
  • 使用Pie Plot的多个子图
  • 自定义子图组合

使用Line Plot的多个子图

在本例中，代码利用Matplotlib生成一个2×2网格的线图，每个线图都基于示例数据描绘一个数学函数（正弦、余弦、正切和指数）。子图是使用plt.subplots函数创建和自定义的，每个子图都标有标题、线条颜色和图例。在调整布局以获得子图之间的最佳间距后，使用plt.show显示生成的可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# Example data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = np.exp(-x)# Creating Multiple Subplots for Line Plots
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))# Line Plot 1
axes[0, 0].plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue')
axes[0, 0].set_title('Line Plot 1')
axes[0, 0].legend()# Line Plot 2
axes[0, 1].plot(x, y2, label='cos(x)', color='orange')
axes[0, 1].set_title('Line Plot 2')
axes[0, 1].legend()# Line Plot 3
axes[1, 0].plot(x, y3, label='tan(x)', color='green')
axes[1, 0].set_title('Line Plot 3')
axes[1, 0].legend()# Line Plot 4
axes[1, 1].plot(x, y4, label='exp(-x)', color='red')
axes[1, 1].set_title('Line Plot 4')
axes[1, 1].legend()# Adjusting layout
plt.tight_layout()# Show the plots
plt.show()

在这里插入图片描述

使用Bar Plot的多个子图

在这个例子中，Python代码利用Matplotlib生成一个2×2的子图网格，每个子图都包含一个条形图。示例数据由四个类别（A、B、C、D）和四个集合的对应值组成。子图函数用于创建子图网格，然后为每组值生成单独的条形图。生成的可视化显示了条形图1到条形图4中各类别值的分布，每个子图都有自定义的颜色和标题。为了清晰起见，布局进行了调整，合并的子图集使用plt.show（）显示。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# Example data for bar plots
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values1 = [3, 7, 1, 5]
values2 = [5, 2, 8, 4]
values3 = [2, 6, 3, 9]
values4 = [8, 4, 6, 2]# Creating Multiple Subplots for Bar Plots
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))# Bar Plot 1
axes[0, 0].bar(categories, values1, color='blue')
axes[0, 0].set_title('Bar Plot 1')# Bar Plot 2
axes[0, 1].bar(categories, values2, color='orange')
axes[0, 1].set_title('Bar Plot 2')# Bar Plot 3
axes[1, 0].bar(categories, values3, color='green')
axes[1, 0].set_title('Bar Plot 3')# Bar Plot 4
axes[1, 1].bar(categories, values4, color='red')
axes[1, 1].set_title('Bar Plot 4')# Adjusting layout
plt.tight_layout()# Show the plots
plt.show()

在这里插入图片描述
使用Pie Plot的多个子图

在这个例子中，Python代码使用Matplotlib创建了一个2×2的饼图网格。每个图表都表示不同的分类数据，并具有指定的标签、大小和颜色。plt.subplots函数生成子图网格，然后使用pie函数用饼图填充每个子图。该代码调整布局的间距，并显示饼图的可视化表示。

import matplotlib.pyplot as plt# Example data for pie charts
labels1 = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']
sizes1 = [30, 40, 30]labels2 = ['Section A', 'Section B', 'Section C']
sizes2 = [20, 50, 30]labels3 = ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Grapes']
sizes3 = [25, 30, 20, 25]labels4 = ['Red', 'Green', 'Blue']
sizes4 = [40, 30, 30]# Creating Multiple Subplots for Pie Charts
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))# Pie Chart 1
axes[0, 0].pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', colors=['red', 'yellow', 'green'])
axes[0, 0].set_title('Pie Chart 1')# Pie Chart 2
axes[0, 1].pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%', colors=['blue', 'orange', 'purple'])
axes[0, 1].set_title('Pie Chart 2')# Pie Chart 3
axes[1, 0].pie(sizes3, labels=labels3, autopct='%1.1f%%', colors=['orange', 'yellow', 'green', 'purple'])
axes[1, 0].set_title('Pie Chart 3')# Pie Chart 4
axes[1, 1].pie(sizes4, labels=labels4, autopct='%1.1f%%', colors=['red', 'green', 'blue'])
axes[1, 1].set_title('Pie Chart 4')# Adjusting layout
plt.tight_layout()# Show the plots
plt.show()

在这里插入图片描述
自定义子图组合

在这个例子中，Python代码使用Matplotlib生成一个具有2×3子图网格的图。示例数据包括正弦和余弦线图、条形图、饼图以及二次和指数函数的自定义图。每个子图都使用标题、标签和图例进行自定义。该代码展示了如何在单个图中创建子图的视觉多样性布局，展示了Matplotlib对各种图类型的多功能性。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# Example data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)# Example data for bar plots
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [3, 7, 1, 5]# Example data for pie chart
labels = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']
sizes = [30, 40, 30]# Example data for custom layout
x_custom = np.linspace(0, 5, 50)
y3 = x_custom**2
y4 = np.exp(x_custom)# Creating Multiple Subplots
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(15, 8))# Creating Multiple Subplots of Line Plots
axes[0, 0].plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue')
axes[0, 0].set_title('Line Plot 1')
axes[0, 0].legend()axes[0, 1].plot(x, y2, label='cos(x)', color='orange')
axes[0, 1].set_title('Line Plot 2')
axes[0, 1].legend()# Creating Multiple Subplots of Bar Plots
axes[0, 2].bar(categories, values, color='green')
axes[0, 2].set_title('Bar Plot')# Creating Multiple Subplots of Pie Charts
axes[1, 0].pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', colors=['red', 'yellow', 'green'])
axes[1, 0].set_title('Pie Chart')# Creating a custom Multiple Subplots
axes[1, 1].plot(x_custom, y3, label='x^2', color='purple')
axes[1, 1].set_title('Custom Plot 1')
axes[1, 1].legend()axes[1, 2].plot(x_custom, y4, label='e^x', color='brown')
axes[1, 2].set_title('Custom Plot 2')
axes[1, 2].legend()# Adjusting layout
plt.tight_layout()# Show the plots
plt.show()

在这里插入图片描述

总结

Matplotlib的子图提供的灵活性允许在单个图中同时呈现多个图，增强了显示信息的清晰度和一致性。无论是组织折线图、条形图、饼图还是自定义图，理解子图网格、轴对象和“子图”功能的概念都是必不可少的。

这篇关于Python | 使用Matplotlib生成子图的示例的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1076234。

相关文章

Windows环境下解决Matplotlib中文字体显示问题的详细教程

Windows环境下解决Matplotlib中文字体显示问题的详细教程

《Windows环境下解决Matplotlib中文字体显示问题的详细教程》本文详细介绍了在Windows下解决Matplotlib中文显示问题的方法,包括安装字体、更新缓存、配置文件设置及编码調整,并... 目录引言问题分析解决方案详解1. 检查系统已安装字体2. 手动添加中文字体（以SimHei为例）步骤
阅读更多...
Spring Boot中的路径变量示例详解

Spring Boot中的路径变量示例详解

《SpringBoot中的路径变量示例详解》SpringBoot中PathVariable通过@PathVariable注解实现URL参数与方法参数绑定,支持多参数接收、类型转换、可选参数、默认值及... 目录一. 基本用法与参数映射1.路径定义2.参数绑定&nhttp://www.chinasem.cnbs
阅读更多...
C++中assign函数的使用

C++中assign函数的使用

《C++中assign函数的使用》在C++标准模板库中,std::list等容器都提供了assign成员函数,它比操作符更灵活,支持多种初始化方式,下面就来介绍一下assign的用法,具有一定的参考价... 目录​1.assign的基本功能​​语法​2. 具体用法示例​​​(1) 填充n个相同值​​(2)
阅读更多...
Spring StateMachine实现状态机使用示例详解

Spring StateMachine实现状态机使用示例详解

《SpringStateMachine实现状态机使用示例详解》本文介绍SpringStateMachine实现状态机的步骤,包括依赖导入、枚举定义、状态转移规则配置、上下文管理及服务调用示例,重点解... 目录什么是状态机使用示例什么是状态机状态机是计算机科学中的​​核心建模工具​​，用于描述对象在其生命
阅读更多...
PostgreSQL中rank()窗口函数实用指南与示例

PostgreSQL中rank()窗口函数实用指南与示例

《PostgreSQL中rank()窗口函数实用指南与示例》在数据分析和数据库管理中,经常需要对数据进行排名操作,PostgreSQL提供了强大的窗口函数rank(),可以方便地对结果集中的行进行排名... 目录一、rank()函数简介二、基础示例：部门内员工薪资排名示例数据排名查询三、高级应用示例1. 每
阅读更多...
使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解

使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解

《使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解》在处理Excel数据时,删除不需要的行、列或单元格是一项常见且必要的操作,本文将使用Python脚本实现对Excel表格的高效自动化处理,感兴... 目录开发环境准备使用 python 删除 Excphpel 表格中的行删除特定行删除空白行删除含指定
阅读更多...
深入理解Go语言中二维切片的使用

深入理解Go语言中二维切片的使用

《深入理解Go语言中二维切片的使用》本文深入讲解了Go语言中二维切片的概念与应用,用于表示矩阵、表格等二维数据结构,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录引言二维切片的基本概念定义创建二维切片二维切片的操作访问元素修改元素遍历二维切片二维切片的动态调整追加行动态
阅读更多...
prometheus如何使用pushgateway监控网路丢包

prometheus如何使用pushgateway监控网路丢包

《prometheus如何使用pushgateway监控网路丢包》：本文主要介绍prometheus如何使用pushgateway监控网路丢包问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误... 目录监控网路丢包脚本数据图表总结监控网路丢包脚本[root@gtcq-gt-monitor-prome
阅读更多...
Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解

Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解

《Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解》Pythonuuid模块用于生成128位全局唯一标识符,支持UUID1-5版本,适用于分布式系统、数据库主键等场景,需注意隐私、碰撞概率及存储优... 目录简介核心功能1. UUID版本2. UUID属性3. 命名空间使用场景1. 生成唯一标识符2. 数
阅读更多...
SpringBoot中如何使用Assert进行断言校验

SpringBoot中如何使用Assert进行断言校验

《SpringBoot中如何使用Assert进行断言校验》Java提供了内置的assert机制,而Spring框架也提供了更强大的Assert工具类来帮助开发者进行参数校验和状态检查,下... 目录前言一、Java 原生assert简介1.1 使用方式1.2 示例代码1.3 优缺点分析二、Spring Fr
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2