Matplotlib实现单画布绘制多个子图

最近研究Python数据分析，需要利用Matplotlib绘制图表，并将多个图表绘制在一张图中，经过一番折腾，利用matplotlib包下的subplot()函数即可实现此功能。

代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npclass Graph(object):def __init__(self):self.font = {'size': 13}plt.figure(figsize=(9, 6))plt.subplots_adjust(wspace=0.7, hspace=0.5)plt.rcParams['font.family'] = 'simhei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedef twinx(self):a1 = plt.subplot(231)plt.title('双纵轴折线图', fontdict=self.font)a1.plot(subjects, v1, label='v1')a1.set_ylabel('v1')a1.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=[-0.5, 0, 0.5, 1], fontsize=7)a2 = a1.twinx()a2.plot(subjects, v2, 'r--', label='v2')a2.set_ylabel('v2')a2.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=[1, 0, 0.5, 1], fontsize=7)def scatter(self):plt.subplot(232)plt.title('散点图', fontdict=self.font)x = range(50)y_jiangsu = [np.random.uniform(15, 25) for i in x]y_beijing = [np.random.uniform(5, 18) for i in x]plt.scatter(x, y_beijing, label='v1')plt.scatter(x, y_jiangsu, label='v2')plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=[1, 0, 0.5, 1], fontsize=7)def hist(self):plt.subplot(233)plt.title('直方图', fontdict=self.font)x = np.random.normal(size=100)plt.hist(x, bins=30)def bar_dj(self):plt.subplot(234)plt.title('堆积柱状图', fontdict=self.font)plt.bar(np.arange(len(v1)), v1, width=0.6, label='v1')for x, y in enumerate(v1):plt.text(x, y, y, va='top', ha='center')plt.bar(np.arange(len(v2)), v2, width=0.6, bottom=v1, label='v2')for x, y in enumerate(v2):plt.text(x, y + 60, y, va='bottom', ha='center')plt.ylim(0, 200)plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=[1, 0, 0.5, 1], fontsize=7)plt.xticks(np.arange(len(v1)), subjects)def bar_bl(self):plt.subplot(235)plt.title('并列柱状图', fontdict=self.font)plt.bar(np.arange(len(v1)), v1, width=0.4, color='tomato', label='v1')for x, y in enumerate(v1):plt.text(x - 0.2, y, y)plt.bar(np.arange(len(v2)) + 0.4, v2, width=0.4, color='steelblue', label='v2')for x, y in enumerate(v2):plt.text(x + 0.2, y, y)plt.ylim(0, 110)plt.xticks(np.arange(len(v1)), subjects)plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=[1, 0, 0.5, 1], fontsize=7)def barh(self):plt.subplot(236)plt.title('水平柱状图', fontdict=self.font)plt.barh(np.arange(len(v1)), v1, height=0.4, label='v1')plt.barh(np.arange(len(v2)) + 0.4, v2, height=0.4, label='v2')plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=[1, 0, 0.5, 1], fontsize=7)plt.yticks(np.arange(len(v1)), subjects)def main():g = Graph()g.twinx()g.scatter()g.hist()g.bar_dj()g.bar_bl()g.barh()plt.savefig('坐标轴类.png')plt.show()if __name__ == '__main__':subjects = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学']v1 = [77, 92, 83, 74, 90]v2 = [63, 88, 99, 69, 66]main()

效果如下：

可以看到，一个画板上放了6个子图。达到了我们想要的效果。现在来解析刚刚的部分代码：

plt.figure(1)：表示取第一块画板，一个画板就是一张图，如果你有多个画板，那么最后就会弹出多张图。

plt.subplot(231)：221表示将画板划分为2行3列，然后取第1个区域。那么第几个区域是怎么界定的呢？这个规则遵循行优先数数规则.优先从行开始数，从左到右按顺序1234……然后再下一行。

参考资料：
python笔记：matplotlib的简单快速入门之多图合并(2)

Matplotlib的子图subplot的使用

使用matplotlib:subplot绘制多个子图

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