Python Matplotlib通過plt.subplots創建子繪圖

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前言

plt.subplots調用後將會產生一個圖表（Figure）和默認網格（Grid），與此同時提供一個合理的控制策略佈局子繪圖。

一、隻有子圖的繪制

如果沒有提供參數給subplots將會返回：

Figure一個Axes對象

例子：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('A single plot')

1

二、單個方向堆疊子圖

堆疊子圖就需要用到額外的可選參數，分別是子圖的行和列數，如果你隻傳遞一個數字，默認列數為1，行堆疊。

比如：

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Vertically stacked subplots')
axs[0].plot(x, y)
axs[1].plot(x, -y)

當然如果你的子圖比較少，可以考慮用元組接收axes對象：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Vertically stacked subplots')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, -y)

如果想要按照行排列，將參數改成(1,2)即可。

三、行列方向擴展子圖

如果行列擴展子圖，那麼axes返回的則是一個二維Numpy數組。利用axe的flat屬性，可以批量對軸進行賦值。

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]')# 等價於axes[0][0]
axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange')
axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]')
axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green')
axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]')
axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red')
axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]')

for ax in axs.flat:
    ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label')

# Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots.
for ax in axs.flat:
    ax.label_outer()

當然你可以用單個軸對象接收：

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)
fig.suptitle('Sharing x per column, y per row')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange')
ax3.plot(x, -y, 'tab:green')
ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red')

for ax in fig.get_axes():
    ax.label_outer()

四、共享軸

默認情況下，每個子圖都是獨立創建的。

看下面這個例子：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Axes values are scaled individually by default')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x + 1, -y)

可以看出兩者的橫坐標刻度並不對齊，那麼應該如何設置共享？答：在subplot創建之時使用sharex=True和sharedy=True分別創建X軸共享或者Y軸共享。

將上邊的例子修改為以下：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True)
fig.suptitle('Aligning x-axis using sharex')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x + 1, -y)

結果如下：

OK，看上去確實統一瞭坐標軸，除此，python幫你移除瞭多餘的坐標刻度，上面中間的刻度被刪除瞭。

如果你覺得中間的留白不太舒服的話，也有辦法去除。方法是通過GridSpec對象，但是使用上就比較麻煩瞭，因為你需要自己創建一個figure並使用add_gridspec返回這個對象，然後再通過subplot進行接下來的操作。

直接看例子吧：

fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(3, hspace=0)
axs = gs.subplots(sharex=True, sharey=True)
fig.suptitle('Sharing both axes')
axs[0].plot(x, y ** 2)
axs[1].plot(x, 0.3 * y, 'o')
axs[2].plot(x, y, '+')

# Hide x labels and tick labels for all but bottom plot.
for ax in axs:
    ax.label_outer()

這裡還用到瞭軸的label_outer方法，這是用來隱藏非邊界的坐標軸的。“share”在這裡的意思是：共享一個坐標軸，也就意味著刻度的位置是對齊的。

請註意，修改sharex和sharey是全局修改的，所以你如果想讓每一行和每一列共享一個坐標軸，可以考慮用sharex='col', sharey='row'。

fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(2, 2, hspace=0, wspace=0)
(ax1, ax2), (ax3, ax4) = gs.subplots(sharex='col', sharey='row')
fig.suptitle('Sharing x per column, y per row')
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange')
ax3.plot(x + 1, -y, 'tab:green')
ax4.plot(x + 2, -y**2, 'tab:red')

for ax in axs.flat:
    ax.label_outer()

如果你需要關聯更加復雜的共享軸關系，可以創建出來使用axe的成員sharex、sharey進行設置：

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title("main")
axs[1, 0].plot(x, y**2)
axs[1, 0].set_title("shares x with main")
axs[1, 0].sharex(axs[0, 0])
axs[0, 1].plot(x + 1, y + 1)
axs[0, 1].set_title("unrelated")
axs[1, 1].plot(x + 2, y + 2)
axs[1, 1].set_title("also unrelated")
fig.tight_layout()# 讓繪圖更加緊湊

五、極坐標子圖

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, subplot_kw=dict(projection='polar'))
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y ** 2)
plt.show()

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