如何用python画组合图形_python_matplotlib画组合图

2024-05-16 00:17:24

下图是要画的组合图的样式，用到的核心方法是plt.axes方法。方法内的参数是一个list，由左下角坐标，宽，高组成：[x,y,w,h]（图中打勾处），注意在构建list的时候考虑进去图与图的间隙，图中的0.02

组合图样式

自定义子图

#自定义子图区域，需要先构建一个list

#由左下角坐标，宽，高组成，来生成子图[x,y,w,h]

left_x,left_y=0.1,0.1

width,height=0.65,0.65

left_xh=left_x+width+0.02

left_yh=left_y+height+0.02

scatter_area=[left_x,left_y,width,height]

hist_x=[left_xh,left_y,0.2,height]

hist_y=[left_x,left_yh,width,0.2]

plt.figure(1, figsize=(8, 8))

#生成子图的方法用到plt.axes

area_scatter=plt.axes(scatter_area)

area_histx=plt.axes(hist_x)

area_histy=plt.axes(hist_y)

plt.show()

自定义子图

再在每个图里添加要画的曲线

最终结果

结果

难点是怎么进行坐标轴的统一,步骤如下，先画好散点图

#统计散点图，画概率分布图

#设置概率分布图的bins的宽度

binwidth=0.25

#统计最大的x值，最大的y值

#np.fabs()返回绝对值

xymax=np.max([np.max(np.fabs(x)),np.max(np.fabs(y))])

#bin的数量

N_bins=int(xymax/binwidth)+1

#最大坐标

lim=N_bins*binwidth

#最小坐标

nlim=-lim

#坐标轴的分布

#注意：np.arange(1,5,1)>>>[1,2,3,4],没有最后的5，所以最大值应选用lim+binwidth

bins=np.arange(nlim,lim+binwidth,binwidth)

#根据取得的坐标分布，将散点图的坐标轴与此对应

area_scatter.set_xlim(nlim,lim)

area_scatter.set_ylim(nlim,lim)

#设置概率分布图的坐标

area_histx.set_xlim(area_scatter.get_xlim())

area_histy.set_ylim(area_scatter.get_ylim())

完整程序及注释

#组合图

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

# the random data

x = np.random.randn(1000)

y = np.random.randn(1000)

#自定义子图区域，需要先构建一个list，由左下角坐标，宽，高组成，来生成子图[x,y,w,h]

left_x,left_y=0.1,0.1

width,height=0.65,0.65

left_xh=left_x+width+0.02

left_yh=left_y+height+0.02

scatter_area=[left_x,left_y,width,height]

hist_x=[left_x,left_yh,width,0.2]

hist_y=[left_xh,left_y,0.2,height]

plt.figure(1, figsize=(8, 8))

#生成子图的方法用到plt.axes

area_scatter=plt.axes(scatter_area)

area_histx=plt.axes(hist_x)

area_histy=plt.axes(hist_y)

#画散点图

area_scatter.scatter(x, y)

#统计散点图，画概率分布图

#设置概率分布图的bins的宽度

binwidth=0.25

#统计最大的x值，最大的y值

#np.fabs()返回绝对值

xymax=np.max([np.max(np.fabs(x)),np.max(np.fabs(y))])

#bin的数量

N_bins=int(xymax/binwidth)+1

#最大坐标

lim=N_bins*binwidth

#最小坐标

nlim=-lim

#坐标轴的分布

bins=np.arange(nlim,lim+binwidth,binwidth)

#根据取得的坐标分布，将散点图的坐标轴与此对应

area_scatter.set_xlim(nlim,lim)

area_scatter.set_ylim(nlim,lim)

#画出概率分布图

area_histx.hist(x, bins=bins)

area_histy.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')

#设置概率分布图的坐标

area_histx.set_xlim(area_scatter.get_xlim())

area_histy.set_ylim(area_scatter.get_ylim())

plt.show()

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