Matplotlib 多图展示

在本章中，我们将学习如何在同一画布上创建多个子图。

subplot() 函数返回给定网格位置上的轴对象。该函数的调用签名为：-

plt.subplot(subplot(nrows, ncols, index)

在当前图中，该函数创建并返回一个Axes对象，该对象在一个nrows x ncols的网格中的位置索引处。索引从1到nrows * ncols，按行主序递增。如果nrows、ncols和index都小于10，则索引也可以作为单个、连接的三位数给出。

例如，subplot(2, 3, 3)和subplot(233)都在当前图的右上角创建一个Axes，占据图的高度的一半和宽度的三分之一。

创建subplot会删除与其重叠的任何现有subplot，除非它们共享边界。

import matplotlib.pyplot as plt
# plot a line, implicitly creating a subplot(111)
plt.plot([1,2,3])
# now create a subplot which represents the top plot of a grid with 2 rows and 1 column.
#Since this subplot will overlap the first, the plot (and its axes) previously 
created, will be removed
plt.subplot(211)
plt.plot(range(12))
plt.subplot(212, facecolor='y') # creates 2nd subplot with yellow background
plt.plot(range(12))

以上代码生成以下输出 −

Matplotlib 多图展示

figure类的add_subplot()函数不会覆盖现有的图形-

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot([1,2,3])
ax2 = fig.add_subplot(221, facecolor='y')
ax2.plot([1,2,3])

当上述代码行被执行时，会产生以下输出−
Matplotlib 多图展示

您可以通过在同一图形画布中添加另一个轴对象来添加插入图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
fig=plt.figure()
axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # main axes
axes2 = fig.add_axes([0.55, 0.55, 0.3, 0.3]) # inset axes
y = np.sin(x)
axes1.plot(x, y, 'b')
axes2.plot(x,np.cos(x),'r')
axes1.set_title('sine')
axes2.set_title("cosine")
plt.show()

在执行以上代码行时，将生成以下输出 –

Matplotlib 多图展示