前言

大家好，最近在研究在搞Python的大作业，有个需求就是利用Matplotlib画几个像模像样的统计图然后合并在一张图中，因为此前很少用这方面的东西，所以折腾了不少时间，今天介绍一下。

subplot多合一

其实，利用python 的matplotlib包下的subplot函数可以将多个子图放在同一个画板上。在此之前，我们先来看一个案例：

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)plt.figure(figsize=(8,8), dpi=80)
plt.figure(1)
ax1 = plt.subplot(221)
ax1.plot(t,s, color="r",linestyle = "--")
ax2 = plt.subplot(222)
ax2.plot(t,s,color="y",linestyle = "-")
ax3 = plt.subplot(223)
ax3.plot(t,s,color="g",linestyle = "-.")
ax4 = plt.subplot(224)
ax4.plot(t,s,color="b",linestyle = ":")

效果如下：

可以看到，一个画板上放了4个子图。达到了我们想要的效果。好了我们现在来解析一下刚刚的部分代码：

plt.figure(1)：表示取第一块画板，通俗地讲，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(221)：221表示将画板划分为2行2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！比如说4个区域：

优先从行开始数，从左到右按顺序1234……然后再下一行。那么下面这几行代码大家都懂了吧：

ax1 = plt.subplot(221)
ax1.plot(t,s, color="r",linestyle = "--")
ax2 = plt.subplot(222)
ax2.plot(t,s,color="y",linestyle = "-")
ax3 = plt.subplot(223)
ax3.plot(t,s,color="g",linestyle = "-.")
ax4 = plt.subplot(224)
ax4.plot(t,s,color="b",linestyle = ":")

一共划分了2X2=4个区域，然后1234分别开始绘图。so easy！比如我们想达到下面的效果：

那么只需要：

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)plt.figure(figsize=(8,8), dpi=80)
plt.figure(1)
ax1 = plt.subplot(221)
plt.plot([1,2,3,4],[4,5,7,8], color="r",linestyle = "--")
ax2 = plt.subplot(222)
plt.plot([1,2,3,5],[2,3,5,7],color="y",linestyle = "-")
ax3 = plt.subplot(212)
plt.plot([1,2,3,4],[11,22,33,44],color="g",linestyle = "-.")

子图1和子图2与上面的一样，主要是子图3，plt.subplot(212)表示将整个画板分成两部分后取第2块，即下面的部分。

2subplot2grid分格显示

这种方式和上一种实现的效果一样，只不过更加容易理解罢了，先来看一个案例代码：

import  matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号#method1: subplot2grid
###########################
plt.figure(figsize=(12, 10), dpi=80)
ax1=plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)#相当于格子分成3行3列,列跨度为3，行跨度为1
ax1.plot([1,2],[1,2]) #轴的范围，x轴，y轴。
ax1.set_title('ax1_title')
ax2=plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2,rowspan=1)
ax2.plot([2,4,6],[7,9,15])
ax3=plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan=1,rowspan=1)
x = np.arange(4)
y = np.array([15,20,18,25])
ax3.bar(x,y)
ax4=plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan=1,rowspan=1)
ax5=plt.subplot2grid((3,3),(2,1),colspan=2,rowspan=1)

效果如下：

结合图可能更好理解一点，其中代码：

plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)

第一个参数(3,3)相当于格子分成3行3列,第二个参数(0,0)表示该子图的开始位置，colspan=3表示子图的列跨度为3，rowspan=1表示子图的行跨度为1。

好了，以上就是Matplotlib绘制多图的内容，是不是很简单呢！喜欢的小伙伴可以收藏一下，万一哪天就用得上了呢。

- End -

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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