pythonsubplot函数（python之pyplot）

1、 定义x和y，画图展示，保存图片

其中dpi参数指定图像的分辨率为120 2、 优化绘图线条风格

线条颜色color

线条标记marker

线条风格linestyle

3、 坐标轴的控制 坐标轴范围和标题

坐标图上标记

坐标间隔设定 函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略

多图与子图 figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是， figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。

这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。

如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面 第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图

fig，ax=plt.subplots的意思是将plt.subplots()函数的返回值赋值给fig和ax两个变量。

plt.subplots()是一个函数，返回一个包含figure和axes对象的元组，因此，使用fig,ax=plt.subplots()将元组分解为fig和ax两个变量。

通常，我们只用到ax：

fig,ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

axes = ax.flatten()

把父图分成2*2个子图，ax.flatten()把子图展开赋值给axes,axes是第二个。

扩展资料

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。所属关系如下：

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。

返回值

fig： matplotlib.figure.Figure 对象

ax：子图对象（ matplotlib.axes.Axes）或者是他的数组

pre{overflow-x: auto}

技巧1: plt.subplots()

技巧2: plt.subplot()

技巧3: plt.tight_layout()

技巧4: plt.suptitle()

数据集：

让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：

绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。

这是绘制 2 个并排子图的示例语法：

在这里，我们在一个图中绘制了两个子图。 我们可以进一步自定义每个子图。

  例如，我们可以像这样为每个子图添加标题：

在循环中将所有数值变量用同一组图表示：

另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾没有 s

  语法与之前略有不同：

当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：

我们同样能定制子图形。例如加个 title

通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。

在绘制多个图形时，经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠，

如下所示：

顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉，右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用 plt.tight_layout 很方便

专业 看起来更好了。

真个图形添加标题：

此外，您可以根据自己的喜好自定义各个图。 例如，您仍然可以为每个子图添加标题。

到此这篇关于python绘图 四个绘图技巧的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

python, 在subplot在总的图画上面加title的方法：画完子图在下面加plt.suptitle()

Python , 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 ，Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库，它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库，需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

subplot是MATLAB中的函数，是将多个图画到一个平面上的工具，在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。

TITLE 元素仅可在 HEAD 元素内使用，位于 TITLE 开闭标签之内的文本都会在浏览器的标题栏和 Microsoft Windows 的任务栏上显示，对于 Web 页，“Internet Explorer”会被自动追加到标题后，而在 HTML 应用程序(HTA)中，仅会显示指定的标题。

主要用于作图、可视化问题

pip install matplotlib

导入模块 pyplot 和 pyla而直方图是：第一个参数代表你传入的所有数据，第二个参数代表你传入的x轴范围，然后直方图会将第一个参数里传入的数据一个个计算在某个范围内含有的数据量，因此传入的两个参数数据不一定要等长，例如下面的例子：

结果如图：

可以看出数据被自动分配到对应的范围内上了

使用 subplot(row, col, area) ：三个参数分别是行数、列数和区域，比如要将原图分成2行2列（切成4份），然后要左下角那个图就：

如果想4个图都显示就4个 subplot ，分别1、2、3、4就行了，然后在各图的subplot之后写的都是每个图的内容，现在我们试试弄一个2行，第一行两列的图片（想象下鼠标的样子），而且分别是不同的内容：

注： labels 、 sizes 、 colors 和 explode 的长度都要一样

1.导入3D图相关模块：

2.将画图板加到3D模块里，然后加入数据即可：

3D散点图举例：

通过 imread() 读取，举例：

https://blog.csdn.net/qq_34859482/article/details/80617391

是的，可以使用matplotlib的subplot()函数来实现。例如，使用subplot(2,2,1)可以将子图排列成2行2列的网格，第1个子图位于左上角，第2个子图位于右上角，依此类推。

一、认识绘图区在绘制图形之前，我们首先要了解的就是图表的组成部分，以及各组成部分如何用代码来更改。这也是我们用 Python 绘制图表的基础。1、建立画布：figure画布的作用相当于我们绘图过程中用到的画板，有了画板，我们才能将纸固定下来：# 导入 matplotlib 库import matplotlib.pyplot as plt# 建立一个画布，画布大小为（8，6）plt.figure(figsize=(8, 6))plt.show()登录后复制输出结果：2、建立绘图区：subplot建立绘图区就是创建坐标系，用来绘制图形，相当于铺在画布上的纸。# 创建坐标系(用于绘制图形)axes = plt.subplot()登录后复制输出结果： Ps：当然，在绘制简单图形时。我们也可以用下面这种方式建立坐标系，也可以达到同样的效果:# 导入 matplotlib 库import matplotlib.pyplot as plt# 建立一个画布，画布大小为（8，6）plt.figure(figsize=(8, 6))# 创建坐标系(用于绘制图形)plt.plot()plt.show()登录后复制但本小白觉得这种绘制单个图形还可以，在一个画布上绘制多个图形时还是要用到 subplot 函数，且更改坐标轴的样式时不太方便，下面将会为大家介绍。二、更改绘图区参数1、X、Y轴刻度 tick_paramsimport matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(8, 6))axes = plt.subplot()# 更改轴上刻度# axis:代表坐标轴(默认=“both“)# both:x,y轴同时更改；axis=“x“只更改x轴# direction=“in“代表刻度向里，“out“向外# bottom，top，right，left：刻度线# labelbottom, labeltop, labelleft, labelright:刻度线下文字axes.tick_params(axis=“both“, direction=“in“, bottom=False，labelbottom=False)plt.show()登录后复制更多 tick_params 参数2、边框线 spines# 图表边框线的修改# top、bottom、left、rightaxes.spines.set_visible(False)axes.spines.set_visible(False)axes.spines.set_visible(False)登录后复制 注：前面我们说到用 axes=plt.subplot() 创建绘图区，就是为了能够用 axes.spines... 这段代码，利用 plt.plot() 没有这样方便，而且还利于在一个画布中创建多个坐标轴。3、实例# 绘制正、余弦函数import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 创建画布plt.figure(figsize=(8, 6))# 建立坐标系axes = plt.subplot()axes.spines.set_visible(False)axes.spines.set_visible(False)x = np.linspace(0, 2*np.pi)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)axes.plot(x, y1, x, y2)plt.show()登录后复制到此，我们就能够随意更改坐标轴的样式，来创建有特色的图形了。三、创建子图： subplot函数通常我们需要在一个画布中绘制多个图形，这样我们就需要用到 subplot函数：subplot ( nrows, ncols, plot_number )nrows：子图的行数ncols：子图的列数plot_number：子图放的位置subplot(2,2,1)# 将画布分为2x2四个区域，并在第一个位置绘图登录后复制也可以写成下面的形式，输出结果一样

1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。

2，title设置标题。

3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。

plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。

plt.saveFig（）保存图像。

面向对象绘图

1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。

subplot()绘制包含多个图表的子图。

configure subplots,可调节子图与图表边框距离。

可以通过修改配置文件更改对象属性。

图标显示中文

1，在程序中直接指定字体。

2， 在程序开始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist对象

1，图标的绘制领域。

2，如何在FigureCanvas对象上绘图。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。

FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。

分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。

直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：

1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）

2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。

3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。Figure容器

如何找到指定的Artist对象。

1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。

2，可使用for循环添加栅格。

3，可通过transform修改坐标原点。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。

1，可对曲线进行插值。

2，fill_between()绘制交点。

3，坐标变换。

4，绘制阴影。

5，添加注释。

1，绘制直方图的函数是

2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位

数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分

布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察

值的大小。

4,散点图

5,QQ图

低层绘图函数

类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。

在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。

绘图区域与边界

R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。

添加对象

在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。

•points(x, y, ...)，添加点

•lines(x, y, ...)，添加线段

•text(x, y, labels, ...)，添加文字

•abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx

•abline(h=y, ...)，添加水平线

•abline(v=x, ...)，添加垂直线

•polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形

•segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段

•arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头

•symbols(x, y, ...)，添加各种符号

•legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明