Matplotlib – 多图

在本章中，我们将学习如何在同一画布上创建多个子图。

subplot() 函数返回指定网格位置的坐标轴对象。这个函数的调用签名是 –

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

在当前图中，该函数创建并返回一个Axes对象，位于nrows by ncolsaxes网格的索引位置。索引从1到nrows * ncols，按行主序递增。如果nrows、ncols和索引都小于10。索引也可以用单个的、连接的、三位数的数字来给出。

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

创建一个子图将删除任何与之重叠的、超出共享边界的已有的子图。

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))

上面这行代码产生了以下输出 –

图形类的add_subplot()函数不会覆盖现有的图 —

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])

当上述一行代码被执行时，它产生了以下输出 −

你可以通过在同一图形画布中添加另一个坐标轴对象，在同一图形中添加一个插入图。

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()

在执行上述一行代码时，产生了以下输出结果