一、子图

1. 使用 plt.subplots 绘制均匀状态下的子图

• 返回元素分别是画布和子图构成的列表，第一个数字为行，第二个为列

• figsize 参数可以指定整个画布的大小

• sharex 和 sharey 分别表示是否共享横轴和纵轴刻度

• tight_layout 函数可以调整子图的相对大小使字符不会重叠
  

• 除了常规的直角坐标系，也可以通过projection方法创建极坐标系下的图表

N = 150
r = 2 * np.random.rand(N)
theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N)
area = 200 * r**2
colors = theta


plt.subplot(projection='polar')
plt.scatter(theta, r, c=colors, s=area, cmap='hsv', alpha=0.75)

2. 使用 GridSpec 绘制非均匀子图

• 所谓非均匀包含两层含义，第一是指图的比例大小不同但没有跨行或跨列，第二是指图为跨列或跨行状态

• 利用 add_gridspec 可以指定相对宽度比例 width_ratios 和相对高度比例参数 height_ratios (add_gridspec在matplotlib3.0版本以上使用, 更新版本pip install --update matplotlib)

fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=5, width_ratios=[1,2,3,4,5], height_ratios=[1,3])
fig.suptitle('样例2', size=20)
for i in range(2):
    for j in range(5):
        ax = fig.add_subplot(spec[i, j])
        ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10))
        ax.set_title('第%d行，第%d列'%(i+1,j+1))
        if i==1: ax.set_xlabel('横坐标')
        if j==0: ax.set_ylabel('纵坐标')
fig.tight_layout()

• 在上面的例子中出现了 spec[i, j] 的用法，事实上通过切片就可以实现子图的合并而达到跨图的共能

fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=6, width_ratios=[2,2.5,3,1,1.5,2], height_ratios=[1,2])
fig.suptitle('样例3', size=20)
# sub1
ax = fig.add_subplot(spec[0, :3])
ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10))
# sub2
ax = fig.add_subplot(spec[0, 3:5])
ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10))
# sub3
ax = fig.add_subplot(spec[:, 5])
ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10))
# sub4
ax = fig.add_subplot(spec[1, 0])
ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10))
# sub5
ax = fig.add_subplot(spec[1, 1:5])
ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10))
fig.tight_layout()

二、子图上的方法

• 在 ax 对象上定义了和 plt 类似的图形绘制函数，常用的有： plot, hist, scatter, bar, barh, pie
• 常用直线的画法为： axhline, axvline, axline （水平、垂直、任意方向）

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3))
ax.axhline(0.5,0.2,0.8)
ax.axvline(0.5,0.2,0.8)
ax.axline([0.3,0.3],[0.7,0.7])

• 使用 grid 可以加灰色网格
  
• 使用 set_xscale:设置坐标轴的规度（指对数坐标等）,
• 使用set_title:设置标题,
• 使用set_xlabel 设置轴名

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
fig.suptitle('大标题', size=20)
for j in range(2):
    axs[j].plot(list('abcd'), [10**i for i in range(4)])
    if j==0:
        axs[j].set_yscale('log')
        axs[j].set_title('子标题1')
        axs[j].set_ylabel('对数坐标')
    else:
        axs[j].set_title('子标题1')
        axs[j].set_ylabel('普通坐标')
fig.tight_layout()

• 与一般的 plt 方法类似， legend, annotate, arrow, text 对象也可以进行相应的绘制

fig, ax = plt.subplots()
ax.arrow(0, 0, 1, 1, head_width=0.03, head_length=0.05, facecolor='red', edgecolor='blue')
ax.text(x=0, y=0,s='这是一段文字', fontsize=16, rotation=70, rotation_mode='anchor', color='green')
ax.annotate('这是中点', xy=(0.5, 0.5), xytext=(0.8, 0.2), arrowprops=dict(facecolor='yellow', edgecolor='black'), fontsize=16)

标签：10,random,randn,布局,matplotlib,fig,ax,np,格式
来源： https://blog.csdn.net/clony1/article/details/111464277