Matplotlib Subplot

在数据可视化中，一个经常遇到的需求是在同一个画布上显示多个图形。Matplotlib的subplot函数可以帮助我们实现这个目标。在本文中，我们将详细讨论subplot函数的用法和一些常见的场景。

什么是Subplot？

Subplot是指在一个画布上划分出多个小的绘图区域，每个区域可以显示一个图形。这样做的好处是可以在同一个画布上同时比较多个数据集或多个视角。

使用subplot函数

Matplotlib的pyplot模块中提供了方便的函数subplot来创建和管理subplot。该函数的基本语法如下：

subplot(num_rows, num_cols, plot_number)

其中，num_rows和num_cols分别表示画布被划分为多少行和多少列；plot_number表示当前绘制的subplot的编号（从左上角开始，从左到右，从上到下编号）。

下面是一个简单的例子，我们将一个画布分为2行2列，然后依次在每个子区域中绘制不同的曲线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建画布，并划分为2行2列
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1])

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [9, 16, 4, 1])

# 显示图像
plt.show()

这段代码会生成一个2行2列的画布，然后在每个子区域中绘制不同的曲线图。在这个例子中，我们使用了plot函数来绘制曲线图，然后使用show函数来显示整个画布。

调整Subplot的大小和间距

有时候，我们可能需要调整subplot的大小和间距，以达到更好的可视效果。Matplotlib提供了一些函数和参数来实现这个目标。

使用`subplots_adjust`函数调整间距

可以使用subplots_adjust函数来调整subplot之间的间距。该函数的语法如下：

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

下面是一个例子，演示了如何使用subplots_adjust函数来调整间距：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建画布，并划分为2行2列
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1])

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [9, 16, 4, 1])

# 调整间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.6)

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们通过在subplots_adjust函数中指定wspace和hspace参数来调整间距。wspace参数用于调整列之间的间距，而hspace参数用于调整行之间的间距。

设置Subplot的大小

在默认情况下，每个subplot的大小是相等的。如果我们想要调整某个subplot的大小，可以使用add_subplot函数的gridspec_kw参数来指定width_ratios和height_ratios参数。

下面是一个例子，演示了如何设置某个subplot的大小：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建画布，并划分为2行2列
fig = plt.figure()

gs = fig.add_gridspec(2, 2, width_ratios=[2, 1], height_ratios=[1, 2])
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])

ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
ax2.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
ax3.plot([1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1])

# 调整间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.6)

plt.show()

在这个例子中，我们使用add_gridspec函数来创建一个GridSpec对象，通过指定width_ratios和height_ratios参数，我们可以调整每个subplot的大小。然后，使用add_subplot函数来添加子图，通过指定gridspec_kw参数，我们可以让每个subplot的大小符合我们的要求。

多个子图的排列方式

除了按照规则的网格方式排列子图，Matplotlib还支持更灵活的子图排列方式，包括不规则的网格、共享轴等。

不规则网格

除了使用规则的网格方式排列子图，我们还可以使用不规则网格来排列子图。这时候，我们需要使用subplots函数来创建某个区域内的子图。例如，我们可以使用如下代码创建一个包含3个子图的不规则网格：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axs = plt.subplots(2, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [1, 2], 'height_ratios': [2, 1]})
axs[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
axs[0, 1].plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
axs[1, 1].plot([1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1])

plt.show()

在这个例子中，我们使用subplots函数创建一个带有3个子图的画布。通过指定gridspec_kw参数，我们可以定义一个不规则的网格来排列子图。在gridspec_kw字典中，width_ratios和height_ratios参数分别用于指定每个列和每个行的宽度比例和高度比例。

共享轴

有时候，我们可能希望在不同的子图中共享轴，以便更好地比较数据。Matplotlib提供了sharex和sharey参数来实现这个功能。

下面是一个例子，演示了如何在不同的子图中共享x轴和y轴：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axs = plt.subplots(2, 2, sharex='col', sharey='row')
axs[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
axs[0, 1].plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
axs[1, 0].plot([1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1])
axs[1, 1].plot([1, 2, 3, 4], [9, 16, 4, 1])

plt.show()

在这个例子中，我们使用subplots函数创建一个包含4个子图的画布。通过指定sharex参数为’col’和sharey参数为’row’，我们实现了子图之间的x轴和y轴的共享。