利用Matplotlib实现单画布绘制多个子图

Matplotlib是一款非常流行的数据可视化工具，它可以用于生成各种类型的图表，包括单画布多子图。下面是利用Matplotlib实现单画布绘制多个子图的完整攻略：

总体思路

要实现单画布绘制多个子图，我们需要使用Matplotlib中的subplots()函数来创建画布和子图，然后通过添加不同的图表元素来填充每个子图。具体实现过程如下。

1. 导入Matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

1. 创建画布和子图

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

• nrows表示要创建的行数。
• ncols表示要创建的列数。
• fig代表画布。

• axes是一个二维数组，代表子图集合。我们可以通过axes[i][j]来访问第i行第j列的子图。

• 填充每个子图

axes[0][0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'r--')
axes[0][1].bar(['A', 'B', 'C'], [3, 5, 1])
axes[1][0].scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], s=[10, 20, 30, 40])
axes[1][1].pie([3, 5, 1], labels=['A', 'B', 'C'], autopct='%1.1f%%')

• 对于每个子图，我们可以使用不同的Matplotlib函数来添加不同的图表元素，例如plot()、bar()、scatter()、pie()等。

• 显示画布

plt.show()

这样就完成了单画布绘制多个子图的完整过程。

示例

下面是两个示例，它们演示了如何在单画布中绘制不同类型的图表。

示例1：多个折线图

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

axes[0][0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'r--')
axes[0][1].plot([1, 2, 3, 4], [2, 4, 6, 8], 'g--')
axes[1][0].plot([1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1], 'b--')
axes[1][1].plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 4, 8], 'y--')

plt.show()

该示例中，我们使用plot()函数绘制了多个折线图，每个图位于不同的子图。

示例2：多个饼图

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

axes[0][0].pie([1, 2, 3], labels=['A', 'B', 'C'], autopct='%1.1f%%')
axes[0][1].pie([4, 5, 6], labels=['D', 'E', 'F'], autopct='%1.1f%%')
axes[1][0].pie([7, 8, 9], labels=['G', 'H', 'I'], autopct='%1.1f%%')
axes[1][1].pie([3, 2, 1], labels=['J', 'K', 'L'], autopct='%1.1f%%')

plt.show()

该示例中，我们使用pie()函数绘制了多个饼图，每个图位于不同的子图。

这两个示例都漏掉了一个很重要的细节，就是两个子图之间应该要有一定的距离，否则会影响图片的美观程度。在使用subplots()函数创建子图的时候，我们可以通过调整参数来设置子图间距，例如：

fig, axes = plt.subplots(2, 2, squeeze=True, figsize=(8, 6), dpi=100, sharex='col', sharey='row', gridspec_kw={'hspace': 0.5, 'wspace': 0.5})

其中gridspec_kw参数可以控制子图的间距，'hspace'表示水平间距，'wspace'表示垂直间距。我们可以根据实际需要来调整子图的大小和间距。