Python使用matplotlib绘图——fig,ax = plt.subplots()

1. fig,ax = plt.subplots()：

def subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True,
             subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw):

参数：

nrows，ncols：

    子图的行列数。

sharex, sharey：

    设置为 True 或者 ‘all’ 时，所有子图共享 x 轴或者 y 轴，
    设置为 False or ‘none’ 时，所有子图的 x，y 轴均为独立，
    设置为 ‘row’ 时，每一行的子图会共享 x 或者 y 轴，
    设置为 ‘col’ 时，每一列的子图会共享 x 或者 y 轴。

squeeze：

    默认为 True，是设置返回的子图对象的数组格式。
    当为 False 时，不论返回的子图是只有一个还是只有一行，都会用二维数组格式返回他的对象。
    当为 True 时，如果设置的子图是（nrows=ncols=1），即子图只有一个，则返回的子图对象是一个标量的形式，如果子图有（N×1）或者（1×N）个，则返回的子图对象是一个一维数组的格式，如果是（N×M）则是返回二位格式。

subplot_kw:

    字典格式，传递给 add_subplot() ，用于创建子图。

gridspec_kw：

    字典格式，传递给 GridSpec 的构造函数，用于创建子图所摆放的网格。
    class matplotlib.gridspec.GridSpec(nrows, ncols, figure=None, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None, width_ratios=None, height_ratios=None)

**fig_kw :

    所有其他关键字参数都传递给 figure（）调用。

返回值：
fig： matplotlib.figure.Figure 对象
ax：子图对象（ matplotlib.axes.Axes）或者是他的数组

2. 控制子图

1）单行多列，按照一维数组来表示

fig, ax = plt.subplots(1, 3)  # 单行多列 1*3
ax[0].imshow(train_data[1], cmap="Greys")  # 第一个子图
ax[1].imshow(test_data[0], cmap="Greys")
ax[2].imshow(test_data[1], cmap="Greys")
plt.show()

 

2）多行多列，按照二维数组来表示

fig, ax = plt.subplots(2, 2)  # 多行多列 2*2
ax[0, 0].imshow(train_data[0], cmap="Greys")  # 第一个子图
ax[0, 1].imshow(test_data[1], cmap="Greys")
ax[1, 0].imshow(test_data[0], cmap="Greys")
ax[1, 1].imshow(test_data[1], cmap="Greys")
plt.show()