Matplotlib 绘图如何旋转90度

在 Matplotlib 中，我们可以使用 plt.subplots 创建一个图像和一个或多个子图。子图默认情况下是水平方向排列的，但有时我们需要调整它们的方向以更好地展示数据。这里我们将讨论如何旋转一个 Matplotlib 绘图 90 度。

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方法一：调整子图排列

我们可以使用 plt.subplots_adjust 函数调整子图的布局，从而旋转图像为横向布局。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

ax[0].plot(x, y1)
ax[1].plot(x, y2)

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.show()

上面的代码使用 plt.subplots 创建一个具有两个子图的图像，然后使用 plt.subplots_adjust 函数将子图的间距设置为 0，从而实现了纵向排列的图像。然后我们将整个图像旋转90度：

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

ax[0].plot(x, y1)
ax[1].plot(x, y2)

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
fig = plt.figure(figsize=(6, 8))
fig.add_subplot(111)
plt.imshow(fig.canvas.renderer.buffer_rgba(), aspect='auto',
           origin='lower', extent=[0, 1, 0, 1], cmap='gray', alpha=0.5)
plt.axis('off')
plt.show()

这里我们创建了一个新的出图窗口，将整个图像的画布渲染为 RGBA 格式的缓冲区，并调用 plt.imshow 函数将其作为图像展示出来。结果是将整个 Matplotlib 绘图顺时针旋转了 90 度，这使得纵向排列的子图变为横向排列。

方法二：使用 `rotate`

Matplotlib 提供了许多绘图工具和函数，其中 rotate 函数可以简单地实现旋转图像的功能。我们可以将整个图像作为一个矩形对象，然后将其旋转 90 度以改变其方向。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

ax[0].plot(x, y1)
ax[1].plot(x, y2)

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.show()

这个例子与前面的类似，我们使用 plt.subplots 创建了一个具有两个子图的图像。然后我们使用 rotate 函数将整个图像旋转90度：

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

ax[0].plot(x, y1)
ax[1].plot(x, y2)

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.gcf().canvas.draw()
plt.gcf().canvas.renderer.rotate(90)

plt.show()

在这里，我们首先使用 plt.gcf() 函数获取当前绘图对象，然后使用 canvas.draw() 函数重新绘制它。接下来我们调用 canvas.renderer.rotate(90) 将整个图像逆时针旋转90度。这里我们使用 renderer 对象来旋转图像。

方法三：使用 `numpy` 旋转数组

如果你只是希望旋转子图而不是整个图像，可以使用 numpy 库的 rot90 函数。这个函数可以将数组逆时针旋转任意多个90度，因此我们可以通过多次调用它来旋转子图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

ax[0].plot(x, y1)
ax[1].plot(x, y2)

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.show()

与前面的例子相同，我们首先使用 plt.subplots 创建了一个具有两个子图的图像。然后，我们调用 np.rot90 函数将其旋转90度：

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

ax[0].plot(x, y1)
ax[1].plot(x, y2)

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
ax[0] = np.rot90(ax[0])
ax[1] = np.rot90(ax[1])
ax[0].set_xlabel('x label')
ax[0].set_ylabel('y label')
plt.show()