Matplotlib新手上路(中)

上回继续

一、多张图布局(subplot)

1.1 subplot布局方式

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

plt.subplot(3, 2, 1)  # 3行2列的第1张图
plt.plot([0, 1], [0, 1])

plt.subplot(322)  # 等效于plt.subplot(2,2,2) 3行2列的第2张图
plt.plot([1, 1], [0, 2])
plt.plot([0, 2], [1, 1])

plt.subplot(3, 1, 2)  # 3行1列的第"2"张图,3行1列的"前提"下,上面一行已占用了1个位置,所以这里是位置2
plt.scatter([0, 1, 2], [1, 1, 1], c="r", s=50)

plt.subplot(3, 3, 7)  # 第3行的第1张图,3行3列的"前提"下,前面二行,已经用掉了6个位置,所以这里是位置7
plt.plot([6, 9], [9, 6])

plt.subplot(3, 3, 8)  # 第3行中间的位置
plt.plot([1, 2], [2, 2])

plt.subplot(3, 3, 9)  # 第3行右侧的位置
plt.plot([1, 3], [2, 4])

plt.show()

上面演示的是“行合并”的布局示例,如果想要“列合并”的效果,参考下面的代码:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)  # 2行2列的位置1
plt.plot([0, 1], [0, 1])
plt.text(0.5, 0, "figure-1", )

plt.subplot(1, 2, 2)  # 1行2列的位置2
plt.plot([0, 1], [0, 1])
plt.text(0.5, 0, "figure-2")

plt.subplot(2, 2, 3)  # 2行2列的位置3
plt.plot([0, 1], [0, 1])
plt.text(0.5, 0, "figure-3")

plt.show()

 

1.2 subplot2grid布局方式 

这种方式类似于网页制作中的table布局

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)  # 3行3列, 第0行0列,合并3列
ax1.text(0.5, 0.5, r"$ax-1$")

ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)  # 3行3列, 第1行0列(即:第二行最左边的位置),合并2列
ax2.text(0.5, 0.5, r"$ax-2$")

ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))  # 3行3列, 第1行0列(即:第三行第1个位置)
ax3.text(0.5, 0.5, r"$ax-3$")

ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))  # 3行3列, 第2行1列(即:第三行第2个位置)
ax4.text(0.5, 0.5, r"$ax-4$")

ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)  # 3行3列, 第1行2列(即:第二行第3个位置),跨2行
ax5.text(0.5, 0.5, r"$ax-5$")

plt.show()

 

1.3 gridspec布局方式

这与1.2很类似,只是换一个写法而已

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

gs = gridspec.GridSpec(3, 3)  # 定义3行3列的网络
ax1 = plt.subplot(gs[0:1, 0:3])  # 第0行,[0,3)之间的列合并
ax1.text(0.5, 0.5, r"$ax-1$")

ax2 = plt.subplot(gs[1, :-1])  # 第1行,[0,倒数第1列]之间的列合并
ax2.text(0.5, 0.5, r"$ax-2$")

ax3 = plt.subplot(gs[2, 0])  # 第2行,第0列
ax3.text(0.5, 0.5, r"$ax-3$")

ax4 = plt.subplot(gs[2, 1])  # 第2行,第1列
ax4.text(0.5, 0.5, r"$ax-4$")

ax5 = plt.subplot(gs[1:0, 2])  # [1,最后1列]行合并,第2列
ax5.text(0.5, 0.5, r"$ax-5$")

plt.show()

 

、柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = [1, 2, 3, 4]
Y1 = [1000, 1500, 1200, 1800]
Y2 = np.array(Y1) * (-1)

plt.bar(X, Y1, 0.4, color="green", label="label1")
plt.bar(X, Y2, 0.4, color="orange", label="label2")

plt.xticks(X)

ax1 = plt.gca()
ax1.set_xticklabels(["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"])
ax1.spines['top'].set_color('none')
ax1.spines['right'].set_color('none')

ax1.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

plt.legend()

plt.show()

 

 

、3D图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

Z = np.sin(X) + np.cos(Y)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.viridis)

plt.show()

 

  

posted @ 2018-03-21 15:25  菩提树下的杨过  阅读(872)  评论(0编辑  收藏  举报