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  • python matplotlib中的subplot函数使用详解

    北冥有鱼 教程大全 2020-01-19 ,,

    python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的,功能也还不错的一个包。基本框架比较简单,但是做一个功能完善且比较好看整洁的图,免不了要网上查找一些函数。于是,为了节省时间,可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总结,最后写了一个例子,以后基本不用怎么改了。

    一、作图流程:

    1.准备数据, , 3作图, 4定制, 5保存, 6显示

    1.数据可以是numpy数组,也可以是list

    2创建画布:

    import matplotlib.pyplot as plt
    #figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
     
    #num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称
    #figsize:指定figure的宽和高,单位为英寸;
    #dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80 ,1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张 
    #facecolor:背景颜色
    #edgecolor:边框颜色
    #frameon:是否显示边
     
    fig = plt.figure()
    fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80) 
     
    fig.add_axes()
    fig, axes = plt.subplos(nrows = 2, ncols = 2) #axes是长度为4的列表

    3、作图路线

    一维数据:

    axes[0, 0].plot(x, y)
    axes[0,1].bar([1,2,3], [2,4,8])
    axes[0,2].barh([1,2,3], [2,4,8])
    axes[1,0].axhline(0.45)
    axes[1, 1].scatter(x, y)
    axes[1,2].axvline(0.65)
    axes[2,0].fill(x,y, color = 'blue')
    axes[2,1].fill_between(x,y, color = 'blue')
    axes[2,2].violinplot(y)
    axes[0,3].arrow(0,0,0.5,0.5)
    axes[1,3].quiver(x,y)

    4, 定制

    plt.plot(x,y, alpha=0.4, c = 'blue', maker = 'o')
    #颜色,标记,透明度
     
    # 显示数学文本
     
    t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
    s = np.sin(2*np.pi*t)
     
    plt.plot(t,s)
    plt.title(r'$\alpha_i > \beta_i$', fontsize=20)
    plt.text(1, -0.6, r'$\sum_{i=0}^\infty x_i$', fontsize=20)
    plt.text(0.6, 0.6, r'$\mathcal{A}\mathrm{sin}(2 \omega t)$',
         fontsize=20)
    plt.xlabel('time (s)')
    plt.ylabel('volts (mV)')
     
    fig = plt.figure()
    fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')
     
    ax = fig.add_subplot(111)
    fig.subplots_adjust(top=0.85)
    ax.set_title('axes title')
     
    ax.set_xlabel('xlabel')
    ax.set_ylabel('ylabel')
     
    ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
        bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})
     
    ax.text(2, 6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15)
     
    ax.text(3, 2, u'unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik')
     
    ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords',
        verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',
        transform=ax.transAxes,
        color='green', fontsize=15)
     
     
    ax.plot([2], [1], 'o')
     
     
    # 注释
    ax.annotate('我是注释啦', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),color='r',size=15,
          arrowprops=dict(facecolor='g', shrink=0.05))
     
    ax.axis([0, 10, 0, 10])

    5, 保存显示

    plt.savefig("1.png")
    plt.savefig("1.png", trainsparent =True)
    plt.show()

    二、部分函数使用详解:

    1, fig.add_subplot(numrows, numcols, fignum) ####三个参数,分别代表子图的行数,列数,图索引号。 eg: ax = fig.add_subplot(2, 3, 1) (or ,ax = fig.add_subplot(231))

    2, plt.subplots()使用

    x = np.linspace(0, 2*np.pi,400)
    y = np.sin(x**2)
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(x, y)
    ax.set_title('Simple plot')
     
    # Creates two subplots and unpacks the output array immediately 
    #fig = plt.figure(figsize=(6,6))
    f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
    ax1.plot(x, y)
    ax1.set_title('Sharing Y axis')
    ax2.scatter(x, y)
     
    # Creates four polar axes, and accesses them through the returned array
    fig, axes = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(polar=True))
    axes[0, 0].plot(x, y)
    axes[1, 1].scatter(x, y)
     
    # Share a X axis with each column of subplots
    plt.subplots(2, 2, sharex='col')
     
    # Share a Y axis with each row of subplots
    plt.subplots(2, 2, sharey='row')
     
    # Share both X and Y axes with all subplots
    plt.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')
     
    # Note that this is the same as
    plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
     
    # Creates figure number 10 with a single subplot
    # and clears it if it already exists.
    fig, ax=plt.subplots(num=10, clear=True)
    
    

    3.plt.legend()

    plt.legend(loc='String or Number', bbox_to_anchor=(num1, num2))
    plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor (0.6,0.95),ncol=3,fancybox=True,shadow=True)
    #bbox_to_anchor被赋予的二元组中,第一个数值用于控制legend的左右移动,值越大越向右边移动,第二个数值用于控制legend的上下移动,值越大,越向上移动

    以上这篇python matplotlib中的subplot函数使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持北冥有鱼。


    广而告之:
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