Subplot 多合一顯示

均勻圖中圖
不均勻圖中圖

# 均勻圖中圖 
# matplotlib 是可以組合許多的小圖, 放在一張大圖裏面顯示的. 使用到的方法叫作 subplot.

# 使用import導入matplotlib.pyplot模塊, 並簡寫成plt. 使用plt.figure創建一個圖像窗口.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

#使用plt.subplot來創建小圖. plt.subplot(2,2,1)表示將整個圖像窗口分為2行2列, 當前位置為1. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1個位置創建一個小圖.
 


plt.subplot(2,2,1)
plt.plot([0,1],[0,1])

#plt.subplot(2,2,2)表示將整個圖像窗口分為2行2列, 當前位置為2. 使用plt.plot([0,1],[0,2])在第2個位置創建一個小圖.
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot([0,1],[0,2])
#　plt.subplot(2,2,3)表示將整個圖像窗口分為2行2列,當前位置為3. plt.subplot(2,2,3)可以簡寫成plt.subplot(223), matplotlib同樣可以識別. 使用plt.plot([0,1],[0,3])在第3個位置創建一個小圖.
 

plt.subplot(223)
plt.plot([0,1],[0,3])
#　plt.subplot(224)表示將整個圖像窗口分為2行2列, 當前位置為4. 使用plt.plot([0,1],[0,4])在第4個位置創建一個小圖.
plt.subplot(224)
plt.plot([0,1],[0,4])

plt.show()  # 展示

#　不均勻圖中圖


#　如果希望展示的小圖的大小不相同, 應該怎麽做呢? 以上面的4個小圖為例, 如果把第1個小圖放到第一行, 而剩下的3個小圖都放到第二行.

#使用plt.subplot(2,1,1)將整個圖像窗口分為2行1列, 當前位置為1. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1個位置創建一個小圖.
 

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot([0,1],[0,1])
#　使用plt.subplot(2,3,4)將整個圖像窗口分為2行3列, 當前位置為4. 使用plt.plot([0,1],[0,2])在第4個位置創建一個小圖.

plt.subplot(2,3,4)
plt.plot([0,1],[0,2])

#　上一步中使用plt.subplot(2,1,1)將整個圖像窗口分為2行1列, 第1個小圖占用了第1個位置, 也就是整個第1行. 這一步中使用plt.subplot(2,3,4)將整個圖像窗口分為2行3列, 於是整個圖像窗口的第1行就變成了3列, 也就是成了3個位置, 於是第2行的第1個位置是整個圖像窗口的第4個位置.

#使用plt.subplot(235)將整個圖像窗口分為2行3列,當前位置為5. 使用plt.plot([0,1],[0,3])在第5個位置創建一個小圖. 同上, 再創建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

Subplot 分格顯示

subplot2grid
gridspec
subplots

matplotlib 的 subplot 還可以是分格的,這裏介紹三種

#　subplot2grid 
#　使用import導入matplotlib.pyplot模塊, 並簡寫成plt. 使用plt.figure()創建一個圖像窗口
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
#　使用plt.subplot2grid來創建第1個小圖, (3,3)表示將整個圖像窗口分成3行3列, (0,0)表示從第0行第0列開始作圖，colspan=3表示列的跨度為3, rowspan=1表示行的跨度為1. colspan和rowspan缺省, 默認跨度為1.

ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
ax1.plot([1, 2], [1, 2])    # 畫小圖
ax1.set_title(‘ax1_title‘)  # 設置小圖的標題

#　使用plt.subplot2grid來創建第2個小圖, (3,3)表示將整個圖像窗口分成3行3列, (1,0)表示從第1行第0列開始作圖，colspan=2表示列的跨度為2. 同上畫出 ax3, (1,2)表示從第1行第2列開始作圖，rowspan=2表示行的跨度為2. 再畫一個 ax4 和 ax5, 使用默認 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創建一個散點圖, 使用ax4.set_xlabel和ax4.set_ylabel來對x軸和y軸命名.

ax4.scatter([1, 2], [2, 2])
ax4.set_xlabel(‘ax4_x‘)
ax4.set_ylabel(‘ax4_y‘)

#　gridspec

#　使用import導入matplotlib.pyplot模塊, 並簡寫成plt. 使用import導入matplotlib.gridspec, 並簡寫成gridspec.
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

#　使用plt.figure()創建一個圖像窗口, 使用gridspec.GridSpec將整個圖像窗口分成3行3列.

plt.figure()
gs = gridspec.GridSpec(3, 3)

#使用plt.subplot來作圖, gs[0, :]表示這個圖占第0行和所有列, gs[1, :2]表示這個圖占第1行和第2列前的所有列, gs[1:, 2]表示這個圖占第1行後的所有行和第2列, gs[-1, 0]表示這個圖占倒數第1行和第0列, gs[-1, -2]表示這個圖占倒數第1行和倒數第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])

#　subplots 
#　使用plt.subplots建立一個2行2列的圖像窗口，sharex=True表示共享x軸坐標, sharey=True表示共享y軸坐標. ((ax11, ax12), (ax13, ax14))表示第1行從左至右依次放ax11和ax12, 第2行從左至右依次放ax13和ax14.

f, ((ax11, ax12), (ax13, ax14)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
#　使用ax11.scatter創建一個散點圖.
ax11.scatter([1,2], [1,2])
#　plt.tight_layout()表示緊湊顯示圖像, plt.show()表示顯示圖像.
plt.tight_layout()
plt.show()

圖中圖

#　圖中圖(plot in plot)

#　數據
#　首先是一些準備工作：
# 導入pyplot模塊
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化figure
fig = plt.figure()

# 創建數據
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
#　大圖 
#　接著，我們來繪制大圖。首先確定大圖左下角的位置以及寬高：
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
#　註意，4個值都是占整個figure坐標系的百分比。在這裏，假設figure的大小是10x10，那麽大圖就被包含在由(1, 1)開始，寬8，高8的坐標系內。

#　將大圖坐標系添加到figure中，顏色為r(red)，取名為title：
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, ‘r‘)
ax1.set_xlabel(‘x‘)
ax1.set_ylabel(‘y‘)
ax1.set_title(‘title‘)

#　小圖
#　接著，我們來繪制左上角的小圖，步驟和繪制大圖一樣，註意坐標系位置和大小的改變：
# 左上角
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
ax2 = 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‘)

# 右下角
plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25])
plt.plot(y[::-1], x, ‘g‘) # 註意對y進行了逆序處理
plt.xlabel(‘x‘)
plt.ylabel(‘y‘)
plt.title(‘title inside 2‘)

次坐標軸

主次坐標軸

#　次坐標軸
#　第一個y坐標
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = 0.05 * x**2
y2 = -1 * y1
#　可以看到，y2和y1是互相倒置的。接著，獲取figure默認的坐標系 ax1：
fig, ax1 = plt.subplots()

#　第二個y坐標
#　對ax1調用twinx()方法，生成如同鏡面效果後的ax2：

ax2 = ax1.twinx()
#　接著進行繪圖, 將 y1, y2 分別畫在 ax1, ax2 上：
ax1.plot(x, y1, ‘g-‘)   # green, solid line
ax1.set_xlabel(‘X data‘)
ax1.set_ylabel(‘Y1 data‘, color=‘g‘)
ax2.plot(x, y2, ‘b-‘) # blue
ax2.set_ylabel(‘Y2 data‘, color=‘b‘)
plt.show()

Matplotlib-多圖合並顯示