Python Matplotlib add_subplot 和 subplots_adjust详解及代码详细说明 配图片说明

Table of Contents

Matplotlib

add_subplot(self, *args, **kwargs)添加子图

说明、参数、返回值

参数

返回值

代码实例

效果图：

subplots_adjust

​​​​​​​说明、参数

​​​​​​​对比效果图：

​​​​​​​在子图坐标轴ax4中画出sin(x)的曲线

完整代码

---

Matplotlib

Matplotlib是一个Python库，用于通过使用Python脚本创建二维图形和图表。

它有一个名为pyplot的模块，通过提供控制线条样式，字体属性，格式化轴等功能，使得绘图变得容易。

支持各种各样的图形和图形 - 即直方图，条形图，功率谱，误差图等

与NumPy一起使用，为MatLab提供了一个有效的开源替代方案。

也可以用于像PyQt和wxPython这样的图形工具包。

以上介绍选自https://www.yiibai.com/python_data_science/python_matplotlib.html

通常，通过添加以下语句将包导入到Python脚本中

import matplotlib.pyplot as plt

​​​​​​​add_subplot(self, *args, **kwargs)添加子图

​​​​​​​说明、参数、返回值

Add an Axes to the figure as part of a subplot arrangement.

作为子图布置的一部分，将坐标轴添加到图中。

 

Call signatures:如何调用：

add_subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

add_subplot(pos, **kwargs)

add_subplot(ax)

方法说明位于：

C:\anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\figure.py模块下figure类方法 add_subplot(self, *args, **kwargs)

参数

Parameters

        ----------

        *args

            Either a 3-digit integer or three separate integers

            describing the position of the subplot. If the three

            integers are *nrows*, *ncols*, and *index* in order, the

            subplot will take the *index* position on a grid with *nrows*

            rows and *ncols* columns. *index* starts at 1 in the upper left

            corner and increases to the right.

 

            *pos* is a three digit integer, where the first digit is the

            number of rows, the second the number of columns, and the third

            the index of the subplot. i.e. fig.add_subplot(235) is the same as

            fig.add_subplot(2, 3, 5). Note that all integers must be less than

            10 for this form to work.

笔者翻译：

参数

        ----------

        * ARGS

             3位整数或3个单独的整数来描述子图的位置。 如果三个

             整数是* nrows *，* ncols *和* index *的顺序，

             子图将采用 nrows * ncols 的网格上的* index *位置。

             * index *从左上角的1开始，并向右增加。

 

             * pos *是一个三位整数，其中第一个数字是

             行数，第二个数字是列数和第三个数字是

             子图的索引。 即fig.add_subplot（235）与fig.add_subplot（2,3,5）相同。

             请注意，希望这个格式正确工作，所有整数必须小于10。

举个栗子，如果nrows = 3，ncols = 2，那么这个网格（grid）大小为3*2，即总共有6个格子。

Index从左上角的1开始（不是零），依次向右增加。可以参考如下表格：

表格中的数字代表index，以下两句代码是等效的

add_subplot(3, 2, 1) # 推荐此种写法

add_subplot(321)

(3,2,1)	(3,2,2)
(3,2,3)	(3,2,4)
(3,2,5)	(3,2,6)

projection默认为rectilinear（矩形图）

返回值

Returns

        -------

        axes : an `.axes.SubplotBase` subclass of `~.axes.Axes` (or a subclass of `~.axes.Axes`)

            The axes of the subplot. The returned axes base class depends on

            the projection used. It is `~.axes.Axes` if rectilinear projection

            are used and `.projections.polar.PolarAxes` if polar projection

            are used. The returned axes is then a subplot subclass of the

            base class.

 

返回值

        -------

         axes：`~.axes.Axes`的子类`.axes.SubplotBase`（或`~.axes.Axes`的子类）

             子图的坐标轴。 返回的轴基类取决于

             使用的投影。 如果是直线投影，它是`~.axes.Axes`；

             如果投影为polar则返回`.projections.polar.PolarAxes` 。

            然后返回的轴是基类的子图子类。

代码实例

以下代码出自add_subplot的说明，我改了个row的参数，加了点东西，方便大家看效果

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure('subplot demo')  # 图像标题为'subplot demo'，否则默认为'Figure 1'

# 接下来是在一个3行*2列的网格里添加子图
# row = 3, col = 2,该网格可以摆放六张子图index total为6
# fig.add_subplot(221)          # row = 3, col = 2, index = 1
# equivalent but more general【与上面一行等价，但是这种更普遍】
ax1=fig.add_subplot(3, 2, 1)    # row = 3, col = 2, index = 1

# add a subplot with no frame
ax2=fig.add_subplot(322, frameon=False) # row = 3, col = 2, index = 2

# add a polar subplot
fig.add_subplot(323, projection='polar')    # row = 3, col = 2, index = 3

# add a red subplot that share the x-axis with ax1
fig.add_subplot(324, sharex=ax1, facecolor='red')   # row = 3, col = 2, index = 4

# add a polar subplot
fig.add_subplot(325, projection='lambert')    # row = 3, col = 2, index = 5

# add a red subplot, mollweide 即是椭圆ellipse
fig.add_subplot(326, projection='mollweide')   # row = 3, col = 2, index = 6

#delete ax2 from the figure
fig.delaxes(ax2)

#add ax2 to the figure again
fig.add_subplot(ax2)

plt.show()  # 显示图像

效果图：

带括号的紫色文字是我后期加上去的，为了说明各个坐标轴的index位置

更多信息请参考

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html?highlight=add_subplot#matplotlib.figure.Figure.add_subplot

​​​​​​​subplots_adjust

​​​​​​​说明、参数

Adjusting the spacing of margins and subplots调整边距和子图的间距

subplots_adjust(self, left=None, bottom=None, right=None, top=None,
                    wspace=None, hspace=None)

Tune the subplot layout.调整子图布局。

The parameter meanings (and suggested defaults) are:参数含义（和建议的默认值）是：

left  = 0.125  # the left side of the subplots of the figure图片中子图的左侧

right = 0.9    # the right side of the subplots of the figure图片中子图的右侧

bottom = 0.1   # the bottom of the subplots of the figure图片中子图的底部

top = 0.9      # the top of the subplots of the figure图片中子图的顶部

wspace = 0.2   # the amount of width reserved for space between subplots,

               # expressed as a fraction of the average axis width

＃为子图之间的空间保留的宽度，平均轴宽的一部分

hspace = 0.2   # the amount of height reserved for space between subplots,

               # expressed as a fraction of the average axis height

＃为子图之间的空间保留的高度，平均轴高度的一部分

加了这个语句，子图会稍变小，因为空间也占用坐标轴的一部分

fig.subplots_adjust(wspace=0.5,hspace=0.5)

​​​​​​​对比效果图：

右图是加加了subplots_adjust的

更多细节及代码实例可参考：

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots_adjust.html

​​​​​​​在子图坐标轴ax4中画出sin(x)的曲线

添加以下代码

# add a red subplot that share the x-axis with ax1
ax4 = fig.add_subplot(324, sharex=ax1, facecolor='red')   # row = 3, col = 2, index = 4
# 在坐标轴ax4中添加画曲线图y = sin(x)
# Compute the x and y coordinates for points on a sine curve
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)    # 创建一个一维数组，[0, 3*pi),步长为0.1
y = np.sin(x)
# Plot the points using matplotlib - y = sin(x)
ax4.plot(x, y)
plt.title("sin wave form")  # 为该曲线取名为"sin wave form"

完整代码

效果图如上图

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig=plt.figure('subplot demo')  # 图像标题为'subplot demo'，否则默认为'Figure 1'
fig.subplots_adjust(wspace=0.5,hspace=0.5)  # 调整边距和子图的间距

# 接下来是在一个3行*2列的网格里添加子图
# row = 3, col = 2,该网格可以摆放六张子图index total为6
# fig.add_subplot(221)          # row = 3, col = 2, index = 1
# equivalent but more general【与上面一行等价，但是这种更普遍】
ax1 = fig.add_subplot(3, 2, 1)    # row = 3, col = 2, index = 1

# add a subplot with no frame
ax2 = fig.add_subplot(322, frameon=False) # row = 3, col = 2, index = 2

# add a polar subplot
ax3 = fig.add_subplot(323, projection='polar')    # row = 3, col = 2, index = 3

# add a red subplot that share the x-axis with ax1
ax4 = fig.add_subplot(324, sharex=ax1, facecolor='red')   # row = 3, col = 2, index = 4
# 在坐标轴ax4中添加画曲线图y = sin(x)
# Compute the x and y coordinates for points on a sine curve
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)    # 创建一个一维数组，[0, 3*pi),步长为0.1
y = np.sin(x)
# Plot the points using matplotlib - y = sin(x)
ax4.plot(x, y)
plt.title("sin wave form")  # 为该曲线取名为"sin wave form"

# add a polar subplot
ax5 = fig.add_subplot(325, projection='lambert')    # row = 3, col = 2, index = 5

# add a red subplot, mollweide 即是椭圆ellipse
ax6 = fig.add_subplot(326, projection='mollweide')   # row = 3, col = 2, index = 6

#delete ax2 from the figure
fig.delaxes(ax2)

#add ax2 to the figure again
fig.add_subplot(ax2)

plt.show()  # 显示图像