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Matplotlib subplot()函数用法详解 |
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来源：C语言中文网 |
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在使用 Matplotlib 绘图时，我们大多数情况下，需要将一张画布划分为若干个子区域，之后，我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。
matplotlib.pyplot 模块提供了一个 subplot() 函数，它可以均等地划分画布，该函数的参数格式如下：
plt.subplot(nrows, ncols, index) |
nrows 与 ncols 表示要划分几行几列的子区域（nrows*nclos表示子图数量），index 的初始值为1，用来选定具体的某个子区域。
例如： subplot(233)表示在当前画布的右上角创建一个两行三列的绘图区域（如下图所示），同时，选择在第 3 个位置绘制子图。
图1：示意图
如果新建的子图与现有的子图重叠，那么重叠部分的子图将会被自动删除，因为它们不可以共享绘图区域。
- import matplotlib.pyplot as plt
- plt.plot([1,2,3])
- plt.subplot(211)
- plt.plot(range(12))
- plt.subplot(212, facecolor='y')
- plt.plot(range(12))
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上述代码运行结果，如下图所示：
图2：subplot绘制结果
如果不想覆盖之前的图，需要使用 add_subplot() 函数，代码如下：
- 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])
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执行上述代码，输出结果如下：
图3：add_subplot()绘图结果
通过给画布添加 axes 对象可以实现在同一画布中插入另外的图像。
- 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])
- axes2 = fig.add_axes([0.55, 0.55, 0.3, 0.3])
- 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()
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输出结果如下：
图1：输出结果
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