python画图matplotlib—实现多块图

本文主要是介绍python画图matplotlib—实现多块图，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！

摘要：

matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot.

1.定义引用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot.
#使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt

2.编写函数

def multiGraph():"""图中图"""plt.figure()plt.subplot(2,2,1)plt.plot([0,1],[0,1])plt.subplot(2, 2, 2)plt.plot([0, 1], [0, 1])plt.subplot(223)plt.plot([0, 1], [0, 1])plt.subplot(224)plt.plot([0, 1], [0, 1])"""plt.subplot(224)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为4. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第4个位置创建一个小图."""plt.show()  # 展示def multiGraph2():plt.subplot(2, 1, 1)plt.plot([0, 1], [0, 1])"""使用plt.subplot(2,1,1)将整个图像窗口分为2行1列, 当前位置为1.使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1个位置创建一个小图."""plt.subplot(2, 3, 4)plt.plot([0, 1], [0, 2])"""使用plt.subplot(2,3,4)将整个图像窗口分为2行3列, 当前位置为4.使用plt.plot([0,1],[0,2])在第4个位置创建一个小图.这里需要解释一下为什么第4个位置放第2个小图. 上一步中使用plt.subplot(2,1,1)将整个图像窗口分为2行1列, 第1个小图占用了第1个位置, 也就是整个第1行. 这一步中使用plt.subplot(2,3,4)将整个图像窗口分为2行3列,于是整个图像窗口的第1行就变成了3列, 也就是成了3个位置, 于是第2行的第1个位置是整个图像窗口的第4个位置.使用plt.subplot(235)将整个图像窗口分为2行3列,当前位置为5. 使用plt.plot([0,1],[0,3])在第5个位置创建一个小图. 同上, 再创建plt.subplot(236)."""plt.subplot(235)plt.plot([0, 1], [0, 3])plt.subplot(236)plt.plot([0, 1], [0, 4])plt.show()  # 展示def multiGraph3():"""subplot2grid 方法分格显示"""plt.figure() #创建一个图片"""使用plt.subplot2grid来创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列,(0,0)表示从第0行第0列开始作图，colspan=3表示列的跨度为3, rowspan=1表示行的跨度为1. colspan和rowspan缺省, 默认跨度为1."""ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)ax1.plot([1, 2], [1, 2])  # 画小图ax1.set_title('ax1_title')  # 设置小图的标题"""使用plt.subplot2grid来创建第2个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列,(1,0)表示从第1行第0列开始作图，colspan=2表示列的跨度为2. 同上画出 ax3, (1,2)表示从第1行第2列开始作图，rowspan=2表示行的跨度为2. 再画一个 ax4 和 ax5, 使用默认 colspan, rowspan."""ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))"""使用ax4.scatter创建一个散点图, 使用ax4.set_xlabel和ax4.set_ylabel来对x轴和y轴命名."""ax4.scatter([1, 2], [2, 2])ax4.set_xlabel('ax4_x')ax4.set_ylabel('ax4_y')plt.show()def multiGraph4():"""gridspec实现分割图使用import导入matplotlib.gridspec, 并简写成gridspec."""import matplotlib.gridspec as gridspec"""使用plt.figure()创建一个图像窗口, 使用gridspec.GridSpec将整个图像窗口分成3行3列."""plt.figure()gs = gridspec.GridSpec(3, 3)"""使用plt.subplot来作图, gs[0, :]表示这个图占第0行和所有列, gs[1, :2]表示这个图占第1行和第2列前的所有列, gs[1:, 2]表示这个图占第1行后的所有行和第2列, gs[-1, 0]表示这个图占倒数第1行和第0列,gs[-1, -2]表示这个图占倒数第1行和倒数第2列."""ax6 = plt.subplot(gs[0, :])ax7 = plt.subplot(gs[1, :2])ax8 = plt.subplot(gs[1:, 2])ax9 = plt.subplot(gs[-1, 0])ax10 = plt.subplot(gs[-1, -2])plt.show()def multiGraph5():"""subplots""""""使用plt.subplots建立一个2行2列的图像窗口，sharex=True表示共享x轴坐标,sharey=True表示共享y轴坐标. ((ax11, ax12), (ax13, ax14))表示第1行从左至右依次放ax11和ax12, 第2行从左至右依次放ax13和ax14."""f, ((ax11, ax12), (ax13, ax14)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)"""使用ax11.scatter创建一个散点图."""ax11.scatter([1, 2], [1, 2])"""plt.tight_layout()表示紧凑显示图像, plt.show()表示显示图像."""plt.tight_layout()plt.show()def multiGraph6():"""图中图"""# 初始化figurefig = plt.figure()# 创建数据x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]"""4个值都是占整个figure坐标系的百分比。在这里，假设figure的大小是10x10，那么大图就被包含在由(1, 1)开始，宽8，高8的坐标系内。将大图坐标系添加到figure中，颜色为r(red)，取名为title："""left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax1.plot(x, y, 'r')ax1.set_xlabel('x')ax1.set_ylabel('y')ax1.set_title('title')"""接着，我们来绘制左上角的小图，步骤和绘制大图一样，注意坐标系位置和大小的改变："""left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax2.plot(y, x, 'b')ax2.set_xlabel('x')ax2.set_ylabel('y')ax2.set_title('title inside 1')"""这里我们采用一种更简单方法，即直接往plt里添加新的坐标系："""plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25])plt.plot(y[::-1], x, 'g')  # 注意对y进行了逆序处理plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.title('title inside 2')plt.show()def multiGraph7():"""有时候我们会用到次坐标轴，即在同个图上有第2个y轴存在。同样可以用matplotlib做到，而且很简单。"""import numpy as npx = np.arange(0, 10, 0.1)y1 = 0.05 * x ** 2y2 = -1 * y1"""可以看到，y2和y1是互相倒置的。接着，获取figure默认的坐标系 ax1："""fig, ax1 = plt.subplots()"""对ax1调用twinx()方法，生成如同镜面效果后的ax2："""ax2 = ax1.twinx()"""接着进行绘图, 将 y1, y2 分别画在 ax1, ax2 上："""ax1.plot(x, y1, 'g-')  # green, solid lineax1.set_xlabel('X data')ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g')ax2.plot(x, y2, 'b-')  # blueax2.set_ylabel('Y2 data', color='b')plt.show()