python+matplotlib绘制具有多个子图的图表
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python+matplotlib绘制具有多个子图的图表相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
目录
1.示例
本示例来自于matplotlib官网,大家可以参考网站:https://matplotlib.org/
网站中有很多示例代码,可以参考学习。
plt.subplot(321)中的321分别代表3行2列第一个子图。也可以写成plt.subplot(3,2,1)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)
plt.subplot(321)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=">")
plt.subplot(322)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 0))
verts = np.array([[-1, -1], [1, -1], [1, 1], [-1, -1]])
plt.subplot(323)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=verts)
plt.subplot(324)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 1))
plt.subplot(325)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker='+')
plt.subplot(326)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 2))
plt.show()
显示效果如下图:
2.向示例中添加元素
2.1添加标题
plt.title()函数添加标题,该函数的参数具体如下:
参数:
fontsize设置字体大小,默认12,可选参数 [‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’,‘x-large’, ‘xx-large’]
fontweight设置字体粗细,可选参数 [‘light’, ‘normal’, ‘medium’, ‘semibold’, ‘bold’, ‘heavy’, ‘black’]
fontstyle设置字体类型,可选参数[ ‘normal’ | ‘italic’ | ‘oblique’ ],italic斜体,oblique倾斜
verticalalignment设置水平对齐方式 ,可选参数 : ‘center’ , ‘top’ , ‘bottom’ , ‘baseline’
horizontalalignment设置垂直对齐方式,可选参数:left,right,center
rotation(旋转角度)可选参数为:vertical,horizontal 也可以为数字
alpha透明度,参数值0至1之间
backgroundcolor标题背景颜色
bbox给标题增加外框 ,常用参数如下:
- boxstyle方框外形
- facecolor(简写fc)背景颜色
- edgecolor(简写ec)边框线条颜色
- edgewidth边框线条大小
原文链接:https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88945563
我们在每一个子图的后面添加:plt.title("(a)"-plt.title("(e)",效果如下:
上图中发现存在标题位置不够被覆盖的问题,我们可以通过constrained_layout=True属性来控制布局。
我们在第一个子图前面添加一行代码,自动控制布局。不管怎么拉动窗口大小,布局都不会重叠。
fig = plt.subplots(3, 2, constrained_layout=True,figsize=(10,11))
plt.subplot(321)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=">")
plt.title("(a)")
将图缩小显示,格式显示效果也较好。
2.1.1 调整标题位置
方法一:plt.title("(a)",loc="left"),采用loc属性来设置位置,比如设置为left显示效果如下图:loc supported values are 'left', 'center', 'right'。
方法二:以上方法只有几种属性,只能将标题设置为左中右按个位置,那么我们如果需要将标题放置到图框中,我们可以采用以下方法:
plt.title("(a)",loc='left',x=0.02,y=0.9)
其中xy的值根据坐标轴的范围来设置,比如我们需要放置到左上角,我们可以设置为0.02,0.9,效果如下,实际使用过程中,根据实际情况调整。
2.2添加图例
使用plt.legend()函数添加图例。
我们直接在代码中添加:plt.legend()
plt.subplot(321)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=">")
plt.title("(a)",loc='left',x=0.02,y=0.9)
plt.legend()
这个时候发现右上角有个小方框,没显示出图例:
这个问题我们需要给scatter函数中添加一个label标签,,这样就显示出图例了。
plt.subplot(321)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=">",label='a')
plt.title("(a)",loc='left',x=0.02,y=0.9)
plt.legend()
图例的位置我们可以采用loc属性设置,该属性包含:loc: supported values are 'best', 'upper right', 'upper left', 'lower left', 'lower right', 'right', 'center left', 'center right', 'lower center', 'upper center', 'center'等位置参数。
2.3 添加文本
2.3.1 单行文本
使用函数:plt.text(0.5, 0.5,'a', fontsize=9, horizontalalignment='left')
显示效果如下:根据需求调整位置,调整前面的两个数字,即是位置坐标。
2.3.2 多行文本
我们通过添加换行符来添加多行文本,如下:
plt.text(0.5, 0.5,'a\\nb\\n c\\n d\\n', fontsize=9, horizontalalignment='left')
2.4添加坐标轴名称
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('y axis')
2.5坐标轴范围设置
plt.xlim(0, 1.2)
plt.ylim(0, 1.2)
效果如下,坐标轴的取值范围发生了变化了,改为0-1.2了:
如果是使用的subplt子图,则使用一下代码:
subplt.set_xlim(0, 1.2)
subplt.set_ylim(0, 1.2)
暂时先写到这里,后面再补充完善。
以上是关于python+matplotlib绘制具有多个子图的图表的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
python使用matplotlib:subplot绘制多个子图
python使用matplotlib可视化subplots子图subplots绘制子图并为可视化的多个子图设置共享的X轴
python使用matplotlib可视化subplots子图subplots绘制子图并为可视化的多个子图设置共享的Y轴