Matplotlib - 多图绘制

在本章中，我们将学习如何在同一画布上创建多个子图。

subplot() 函数在给定的网格位置返回轴对象。此函数的调用签名为：

plt.subplot(subplot(nrows, ncols, index)

在当前图形中，该函数在 nrows 行 ncols 列轴的网格的指定位置索引处创建并返回一个 Axes 对象。索引从 1 到 nrows * ncols，以行主序递增。如果 nrows、ncols 和 index 都小于 10。索引也可以作为单个、连接的、三位数字给出。

例如，subplot(2, 3, 3) 和 subplot(233) 都在当前图形的右上角创建一个 Axes，占据图形高度的一半和图形宽度的三分之一。

创建子图将删除任何与其重叠的先前存在的子图，超出共享边界。

import matplotlib.pyplot as plt
# plot a line, implicitly creating a subplot(111)
plt.plot([1,2,3])
# now create a subplot which represents the top plot of a grid with 2 rows and 1 column.
#Since this subplot will overlap the first, the plot (and its axes) previously 
created, will be removed
plt.subplot(211)
plt.plot(range(12))
plt.subplot(212, facecolor='y') # creates 2nd subplot with yellow background
plt.plot(range(12))

以上代码行生成以下输出：

figure 类的 add_subplot() 函数不会覆盖现有的绘图：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot([1,2,3])
ax2 = fig.add_subplot(221, facecolor='y')
ax2.plot([1,2,3])

当执行以上代码行时，它会生成以下输出：

您可以在同一图形中添加插入绘图，方法是在同一图形画布中添加另一个轴对象。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
fig=plt.figure()
axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # main axes
axes2 = fig.add_axes([0.55, 0.55, 0.3, 0.3]) # inset axes
y = np.sin(x)
axes1.plot(x, y, 'b')
axes2.plot(x,np.cos(x),'r')
axes1.set_title('sine')
axes2.set_title("cosine")
plt.show()

执行以上代码行后，将生成以下输出：