matplotlib 中 subplot() 与 subplots() 方法详解：如何绘制子图和子区

2024-03-02 04:06:27

matplotlib 中 subplot() 和 subplots() 方法：深入探索

作为程序员，我们经常需要可视化数据，而 matplotlib 是 Python 中一个强大的库，可以轻松创建各种图表和图形。在 matplotlib 中，subplot() 和 subplots() 方法是用于创建子图或子区的重要工具，允许我们在同一图形中组织和显示多个数据集。

subplot() vs. subplots()

subplot() 和 subplots() 方法在语法和功能上有所不同，理解这些差异至关重要。

参数和语法

subplot() 接受三个参数：nrows、ncols 和 index。
subplots() 接受两个参数：nrows 和 ncols。

子图编号

subplot() 使用 index 参数指定要创建的子图。
subplots() 返回一个包含所有子图的 Figure 和 Axes 对象。

轴对象

subplot() 直接返回当前子图的 Axes 对象。
subplots() 返回一个包含所有子图 Axes 对象的列表。

对齐方式

subplot() 中的子图是逐行对齐的。
subplots() 中的子图可以水平或垂直对齐。

创建子图的顺序

subplot() 从左上角开始创建子图。
subplots() 从右上角开始创建子图。

用法示例

让我们用一个示例来演示这两个方法：

# 使用 subplot() 创建子图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(2, 2, 1)  # 创建 2 行 2 列的第 1 个子图
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 2)  # 创建第 2 个子图
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 3)  # 创建第 3 个子图
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 4)  # 创建第 4 个子图
plt.plot(x, y)

plt.show()

# 使用 subplots() 创建子图
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2)  # 创建 2 行 2 列的子图

axes[0, 0].plot(x, y)  # 在第 1 个子图上绘制
axes[0, 1].plot(x, y)  # 在第 2 个子图上绘制
axes[1, 0].plot(x, y)  # 在第 3 个子图上绘制
axes[1, 1].plot(x, y)  # 在第 4 个子图上绘制

plt.show()