【python】python matplotlib绘制并保存多张图片+绘制多张子图

需求描述：画图对比观测值和预测值，绘制对比图及多张子图

绘制对比图

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npobs_x_data = [20.61782455, 20.3446064, 20.33182907, 20.41394997, 20.42613411, 20.38294792, 20.29493904, 20.11700439, 19.44220352, 17.69989204, 16.50032616, 15.84687519, 14.43702602, 12.91092873, 11.64278507, 11.01664066, 10.34288025, 9.60017872, 8.91129875, 8.14001083]obs_y_data = [30.85092926, 30.41317368, 30.22782707, 29.81970787, 29.28694534, 29.19682884, 29.06859398, 29.03396034, 29.01906776, 29.49583817, 29.87446022, 30.07171631, 30.44148064, 30.78217125, 31.01222801, 31.08432961, 31.16893959, 31.26436996, 31.36372185, 31.45003319]pred_x_data = [20.61782455, 20.3446064, 20.33182907, 20.41394997, 20.42613411, 20.38294792, 20.29493904, 20.11700439, 19.44220352, 17.69989204, 16.50027275, 15.39491463, 14.33294296, 13.27159023, 12.1923933, 11.0963583, 10.00212288, 8.92199039, 7.85391903, 6.7955761]pred_y_data = [30.85092926, 30.41317368, 30.22782707, 29.81970787, 29.28694534, 29.19682884, 29.06859398, 29.03396034, 29.01906776, 29.49583817, 29.87576103, 30.21777916, 30.55349922, 30.88473892, 31.22133636, 31.54788208, 31.86850739, 32.18684769, 32.4966507, 32.79633331]plt.figure(figsize=(12, 7.5))
plt.plot(obs_x_data, obs_y_data, 'ro', linestyle='solid',  label='ground truth')
plt.plot(pred_x_data, pred_y_data, 'bx', linestyle='dashed', label='pred value')
plt.xlim(5, 22)
plt.ylim(28, 34)
x_ticks = np.arange(5, 22, 1)
y_ticks = np.arange(28, 34, 0.5)
plt.xticks(x_ticks)
plt.yticks(y_ticks)
plt.ylabel('y position', fontsize=14)
plt.xlabel('x position', fontsize=14)
plt.legend(loc='upper right', ncol=1, fancybox=True, shadow=True)
plt.title("trajectory comparison", fontsize=16)
plt.legend()    # 显示图例
plt.grid(True)  # 显示网格线
plt.show()      # 显示图片

如果想保存图片

...
plt.savefig('/your/path/test.png')    # 将图片数据写入文件
plt.show()              # 将图片数据发送到用户界面库以进行显示

如果想画多张图片：比如多个目标targets + 多条轨迹trajectories

for target in range(len(targets)):for index in range(len(trajectories)):plt.figure(figsize=(12, 7.5))...plt.plot()...plt.show()    # 注意在for循环外，for循环画多张图，循环结束后显示多张图片

如果想给图片设置不同编号index和像素dpi

for target in range(len(targets)):for index in range(len(trajectories)):plt.figure(figsize=(12, 7.5))...plt.plot()...# 设置不同图片编号和像素plt.savefig('your/path/test_{}.png'.format(index), dpi = 200)plt.show()

matplotlib默认像素值是100，即如果输出8 x 6空间单位的图，那么就能提供8*100 x 6*100像素的图片文件

绘制多张子图

方法1：plt.subplots

import matplotlib.pyplot as pltobs_x_data = [20.61782455, 20.3446064, 20.33182907, 20.41394997, 20.42613411, 20.38294792, 20.29493904, 20.11700439, 19.44220352, 17.69989204,16.50032616, 15.84687519, 14.43702602, 12.91092873, 11.64278507, 11.01664066, 10.34288025, 9.60017872, 8.91129875, 8.14001083]obs_y_data = [30.85092926, 30.41317368, 30.22782707, 29.81970787, 29.28694534, 29.19682884, 29.06859398, 29.03396034, 29.01906776, 29.49583817,29.87446022, 30.07171631, 30.44148064, 30.78217125, 31.01222801, 31.08432961, 31.16893959, 31.26436996, 31.36372185, 31.45003319]pred_x_data = [20.61782455, 20.3446064, 20.33182907, 20.41394997, 20.42613411, 20.38294792, 20.29493904, 20.11700439, 19.44220352, 17.69989204,16.50027275, 15.39491463, 14.33294296, 13.27159023, 12.1923933, 11.0963583, 10.00212288, 8.92199039, 7.85391903, 6.7955761]pred_y_data = [30.85092926, 30.41317368, 30.22782707, 29.81970787, 29.28694534, 29.19682884, 29.06859398, 29.03396034, 29.01906776, 29.49583817,29.87576103, 30.21777916, 30.55349922, 30.88473892, 31.22133636, 31.54788208, 31.86850739, 32.18684769, 32.4966507, 32.79633331]target_num = 23             # 23个目标，需要画23张子图
target_count = 0            # 目标计数
ROW_NUM, COL_NUM = 3,3      # 每张图3 x 3 = 9张子图
for plot_num in range(0, target_num, ROW_NUM * COL_NUM):figure, axis = plt.subplots(nrows=ROW_NUM, ncols=COL_NUM, sharex='all', sharey='all', figsize=(8, 5))   # 共享x轴和y轴；设置figure大小为 8 * 5sub_figure_index = []for i in range(axis.shape[0]):for j in range(axis.shape[1]):sub_figure_index.append(axis[i, j])for index in range(ROW_NUM * COL_NUM):if target_count == target_num:breaksub_figure_index[index].plot(obs_x_data, obs_y_data, 'bo', linestyle='solid', label='first')sub_figure_index[index].plot(pred_x_data, pred_y_data, 'r*', linestyle='dashed', label='second')sub_figure_index[index].grid(True)sub_figure_index[index].legend(loc='upper right')target_count += 1plt.tight_layout()# plt.savefig('your/path/figure_{}.png'.format(plot_num / (ROW_NUM * COL_NUM)), dpi=200)plt.show()

方法2：plt.subplot

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# plot 1:
x = np.array([0, 6])
y = np.array([0, 100])plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x,y)
plt.title("subplot 1")# plot 2:
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title("subplot 2")# plot 3:
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 12, 10, 8, 6])plt.subplot(2, 2, 3)
plt.scatter(x,y)
plt.title("subplot 3")# plot 4:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([7, 6, 5, 4])plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x,y)
plt.title("subplot 4")plt.suptitle("multi subplot test")
plt.show()

绘制极坐标图可用：fig, axs = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(projection=“polar”))

参考文章：
matplotlib可视化
matplotlib存储多张图片
savefig()函数的参数使用
绘制多张子图
一张图中画多个数据
matplotlib设置图例
for循环每次循环画一个图
matplotlib绘制多个子图
设置子图大小

created by shuaixio, 2022.06.19

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