5-matplotlib子图

在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象
在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象
每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域

plt.figure, plt.subplot

# plt.figure() 绘图对象
# plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, 
# frameon=True, FigureClass=, **kwargs)

fig1 = plt.figure(num=1,figsize=(4,4))
plt.plot(np.random.rand(50).cumsum(),'k--')
fig2 = plt.figure(num=2,figsize=(4,2))
plt.plot(50-np.random.rand(50).cumsum(),'k--')
# num：图表序号，可以试试不写或都为同一个数字的情况，图表如何显示
# figsize：图表大小

# 当我们调用plot时，如果设置plt.figure()，则会自动调用figure()生成一个figure, 严格的讲，是生成subplots(111)

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# 子图创建1 - 先建立子图然后填充图表

fig = plt.figure(figsize=(10,6),facecolor = 'gray')

ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)  # 第一行的左图
plt.plot(np.random.rand(50).cumsum(),'k--')
plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'b--')
# 先创建图表figure，然后生成子图，(2,2,1)代表创建2*2的矩阵表格，然后选择第一个，顺序是从左到右从上到下
# 创建子图后绘制图表，会绘制到最后一个子图

ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)  # 第一行的右图
ax2.hist(np.random.rand(50),alpha=0.5,edgecolor='black')

ax4 = fig.add_subplot(2,2,3)  # 第二行的右图
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
ax4.plot(df2,alpha=0.5,linestyle='--',marker='.')
# 也可以直接在子图后用图表创建函数直接生成图表

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# 子图创建2 - 创建一个新的figure，并返回一个subplot对象的numpy数组 → plt.subplot

fig,axes = plt.subplots(2,3,figsize=(10,6),facecolor = 'gray')
ts = pd.Series(np.random.randn(1000).cumsum())
print(axes, axes.shape, type(axes))
# 生成图表对象的数组
# print(ts)
ax1 = axes[1,2]
ax1.plot(ts)

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# plt.subplots,参数调整

fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True,figsize=(13,6))
# sharex,sharey：是否共享x，y刻度

for i in range(2):
    for j in range(2):
        axes[i,j].hist(np.random.randn(500),color='r',alpha=0.5,edgecolor='b')
plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)
# wspace,hspace：用于控制宽度和高度的百分比，比如subplot之间的间距

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# 子图创建3 - 多系列图，分别绘制

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD'))
df = df.cumsum()
df.plot(style = '--.',alpha = 0.4,grid = True,figsize = (14,10),
       subplots = True,
       layout = (2,3),
       sharex = False)
plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0.2)
# plt.plot()基本图表绘制函数 → subplots，是否分别绘制系列（子图）
# layout：绘制子图矩阵，按顺序填充

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