一文详解 Matplotlib 数据可视化：同一坐标系下绘制多图，解锁数据洞察新境界
2023-09-04 20:00:09
在同一坐标系中绘制多图：用 Matplotlib 探索数据的艺术
数据可视化：揭示数据故事的强大工具
数据可视化是将复杂数据转化为视觉表示的过程，从而使我们能够轻松理解和分析信息。它对于各个领域的专业人士至关重要，包括数据科学家、分析师和研究人员。借助强大的可视化工具，我们可以识别趋势、发现模式和做出明智的决策。
Matplotlib：Python 的数据可视化之王
Matplotlib 是 Python 中用于创建交互式和出版质量图表和图形的行业标准库。它提供了一系列丰富的功能，使您能够创建各种类型的图表，包括折线图、条形图和散点图。
在同一坐标系中绘制多图：深入了解
在数据分析中，经常需要将多个图表绘制在同一坐标系中。这对于比较不同的数据集、识别趋势和异常值以及创建更具信息丰富性的可视化非常有用。Matplotlib 使在同一坐标系中绘制多图变得轻而易举，从而为您提供了强大的工具来探索和呈现您的数据。
如何使用 Matplotlib 在同一坐标系中绘制多图
要在同一坐标系中绘制多图，可以使用 subplot() 函数。此函数允许您创建包含多个子图的图形，每个子图都可以包含自己的图表。
以下代码示例演示了如何使用 subplot() 函数在同一坐标系中绘制两个折线图：
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建包含两个子图的图形
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
# 在第一个子图中绘制折线图
ax1.plot(x1, y1, color='blue', label='数据 1')
# 在第二个子图中绘制折线图
ax2.plot(x2, y2, color='red', label='数据 2')
# 设置标题和标签
plt.suptitle('同一坐标系下的多图')
ax1.set_ylabel('数据 1')
ax2.set_ylabel('数据 2')
ax2.set_xlabel('x')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
输出将是一个包含两个子图的图形，每个子图都显示一个折线图。
坐标轴共享：协同呈现数据
默认情况下，每个子图都有自己的 x 和 y 轴。但是，您可以使用 sharex 和 sharey 参数来共享子图之间的坐标轴。这对于创建在同一比例下绘制的图表非常有用。
以下是如何共享 x 轴的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建包含两个子图的图形
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
# 在第一个子图中绘制折线图
ax1.plot(x1, y1, color='blue', label='数据 1')
# 在第二个子图中绘制折线图
ax2.plot(x2, y2, color='red', label='数据 2')
# 设置标题和标签
plt.suptitle('同一坐标系下的多图')
ax1.set_ylabel('数据 1')
ax2.set_ylabel('数据 2')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
输出将是一个图形，其中包含两个子图，它们共享一个 x 轴。y 轴仍然是独立的。
调整子图大小和位置：定制您的可视化
您可以使用 gridspec 模块来调整子图的大小和位置。这使您可以创建自定义布局，并在同一图形中放置多个子图。
以下是如何使用 gridspec 调整子图大小和位置的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
# 创建一个图形
fig = plt.figure()
# 创建一个网格规范，其中包含两个子图
gs = gridspec.GridSpec(2, 1, height_ratios=[3, 1])
# 在第一个子图中绘制折线图
ax1 = fig.add_subplot(gs[0])
ax1.plot(x1, y1, color='blue', label='数据 1')
# 在第二个子图中绘制条形图
ax2 = fig.add_subplot(gs[1])
ax2.bar(x2, y2, color='red', label='数据 2')
# 设置标题和标签
plt.suptitle('同一坐标系下的多图')
ax1.set_ylabel('数据 1')
ax2.set_ylabel('数据 2')
ax2.set_xlabel('x')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
输出将是一个图形，其中包含两个子图，它们具有不同的高度。第一个子图是折线图，高度是第二个子图的三倍。第二个子图是条形图。
结论：解锁数据洞察的强大力量
在同一坐标系中绘制多图是使用 Matplotlib 进行数据可视化的强大技术。它使您能够比较不同数据集、识别趋势和异常值，并创建更具信息丰富性的可视化。通过练习，您可以掌握在同一坐标系中绘制多图的技能，并将其应用于您的数据分析和可视化项目中。
常见问题解答
-
如何在子图之间共享 y 轴？
- 使用
sharey参数。例如：plt.subplots(2, 1, sharey=True)
- 使用
-
如何设置子图的标题和标签？
- 使用
suptitle()和set_xlabel()/set_ylabel()函数。例如：plt.suptitle('同一坐标系下的多图')
- 使用
-
如何显示子图的图例？
- 使用
legend()函数。例如：plt.legend()
- 使用
-
如何保存创建的图形？
- 使用
savefig()函数。例如：plt.savefig('my_plot.png')
- 使用
-
如何调整子图之间的间距？
- 使用
hspace和wspace参数。例如：plt.subplots(2, 1, hspace=0.5, wspace=0.2)
- 使用
