python中不均匀的子图

Posted 2023-03-27

【中文标题】python中不均匀的子图

【英文标题】：Uneven subplot in python

【发布时间】：2018-07-22 11:40:49

【问题描述】：

在 python 中创建 (3,3) 子图矩阵的最佳方法是什么：

第一列包含 3 个子图 第二列包含 3 个子图 第三列包含

2 个子图

最后两个子图的大小应该相等。这意味着他们将在其他两列的中间图的中间相遇。

我尝试使用 gridspec 执行此操作，但到目前为止还没有成功。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))

gs = gridspec.GridSpec(3, 3)

ax0 = plt.subplot(gs[0])
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot(gs[1])
ax1.plot(y, x)

ax3 = plt.subplot(gs[3])
ax3.plot(y, x)
ax4 = plt.subplot(gs[4])
ax4.plot(y, x)

ax6 = plt.subplot(gs[6])
ax6.plot(y, x)
ax7 = plt.subplot(gs[7])
ax7.plot(y, x)

plt.tight_layout()
plt.savefig('grid_figure.png')

plt.show()

【参考方案1】：

这里不需要使用 gridspec。只需将子图添加到您想要的位置即可。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))

ax1= fig.add_subplot(3,3,1)
ax2= fig.add_subplot(3,3,2)
ax3= fig.add_subplot(3,3,4)
ax4= fig.add_subplot(3,3,5)
ax5= fig.add_subplot(3,3,7)
ax6= fig.add_subplot(3,3,8)

ax7= fig.add_subplot(2,3,3)
ax8= fig.add_subplot(2,3,6)

plt.show()

【讨论】：

有什么文档可以解释这个逻辑吗？理解这个有点麻烦。

@steven add_subplot(m,n,l) 在网格上放置一个子图，其中m 行和n 列在位置编号l 处（从1 开始计数）。

【参考方案2】：

我认为您的问题出在最后一行的两个图上。一种想法可能是将网格视为 (3,6) 网格。您为前两行中的每个图使用两列，为最后一行中的两个图使用 3 列。

ax1 = plt.subplot2grid((3, 6), (0, 0), colspan=2)
ax2 = plt.subplot2grid((3, 6), (0, 2), colspan=2)
ax3 = plt.subplot2grid((3, 6), (0, 4), colspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3, 6), (1, 0), colspan=2)
ax5 = plt.subplot2grid((3, 6), (1, 2), colspan=2)
ax6 = plt.subplot2grid((3, 6), (1, 4), colspan=2)
ax7 = plt.subplot2grid((3, 6), (2, 0), colspan=3)
ax8 = plt.subplot2grid((3, 6), (2, 3), colspan=3)

【参考方案3】：

提供的答案作为问题的答案。以下是OP写的：

感谢@datasailor 的解决方案。这是一个工作示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))

gs = gridspec.GridSpec(6, 3)

ax0 = plt.subplot(gs[0:2,0])
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot(gs[2:4,0])
ax1.plot(y, x)
ax2 = plt.subplot(gs[4:6,0])
ax2.plot(y, x)

ax3 = plt.subplot(gs[0:2,1])
ax3.plot(x, y)
ax4 = plt.subplot(gs[2:4,1])
ax4.plot(y, x)
ax5 = plt.subplot(gs[4:6,1])
ax5.plot(y, x)

ax6 = plt.subplot(gs[0:3,2])
ax6.plot(x, y)
ax7 = plt.subplot(gs[3:6,2])
ax7.plot(y, x)


plt.tight_layout()
plt.savefig('grid_figure.png')

plt.show()

【讨论】：

请注意，您可以使用fig.add_subplot 而不是plt.subplot 来面向对象并避免此处的程序魔法。