Python常见库matplotlib学习笔记之多个子图绘图-数据库

Matplotlib是Python提供的一个绘图库,通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python常见库matplotlib学习笔记之多个子图绘图的相关资料,需要的朋友可以参考下

系列文章目录

第一章 Python常见库matplotlib之画图文字的中文显示
第二章 Python常见库matplotlib之画图中各个模块的含义及修改方式
第三章 Python常见库matplotlib之多个子图绘图

前言

前两章介绍了单张图的绘图操作，这一章介绍下在一张图中画多个图的操作。我们把前一篇的程序稍微改动一下，上一篇中是将正弦函数和余弦函数画在一张图中，这一次我们将两个曲线分别画在不同的子图中。

完整程序如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

# 指定字体
font_path = 'SIMSUN.TTC'
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path, size=12)

en_font_path = 'TIMES.TTF'
en_font_prop = fm.FontProperties(fname=en_font_path, size=12)

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

ax1.plot(x, y1, label=u'正弦曲线', color='blue')
ax1.set_ylabel('正弦值', fontproperties=font_prop)
ax1.set_xlabel('横轴', fontproperties=font_prop)
ax1.set_title('正弦函数', fontproperties=font_prop)

plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 调整子图之间的距离

ax2.plot(x, y2, label=u'余弦曲线', color='red')
ax2.set_ylabel('余弦值', fontproperties=font_prop)
ax2.set_xlabel('横轴', fontproperties=font_prop)
ax2.set_title('余弦函数', fontproperties=font_prop)

plt.suptitle('函数', fontproperties=font_prop)

ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in', bottom=True)
ax2.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in')
# ax1.xaxis.set_tick_params(which='both', labelbottom=True)
# ax1.yaxis.set_tick_params(which='both', labelleft=True)
for tick in ax1.get_xticklabels():
    tick.set_fontproperties(en_font_prop)
for tick in ax1.get_yticklabels():
    tick.set_fontproperties(en_font_prop)
for tick in ax2.get_xticklabels():
    tick.set_fontproperties(en_font_prop)
for tick in ax2.get_yticklabels():
    tick.set_fontproperties(en_font_prop)

ax1.legend(loc='upper right', fontsize=12, edgecolor='black', fancybox=False, framealpha=1, prop=font_prop)
ax2.legend(loc='upper right', fontsize=12, edgecolor='black', fancybox=False, framealpha=1, prop=font_prop)

plt.show()

上述的代码显示结果是：

下面我们开始对代码一段段分析。

一、多张子图的参数设置

1. 子图（subplots）

下面的代码就是先进行子图设置。

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 6))

第一个参数为2，表示子图行的排布方式，为2行

第二个参数为1，表示子图列的排布方式，为1列

figsize的参数为（10，6），表示最终图的总像素数为1000*600。也就是说第一个值为宽，第二个值为高，分别乘以100后，即为生成最终图的宽高。

除了上面描述的几种参数以外，还有下面的可选参数：

参数	含义
squeeze	是否压缩返回的子图网格数组，如果为 True，则当 nrows=1 且 ncols=1 时，返回的是单个 Axes 实例，而不是一个包含单个 Axes 实例的数组。
subplot_kw	传递给每个子图的关键字参数字典。
gridspec_kw	传递给 GridSpec 的关键字参数字典。
sharex	是否共享 x 轴的限制范围。可选值为 ‘none’、‘all’ 或 ‘row’。
sharey	是否共享 y 轴的限制范围。可选值为 ‘none’、‘all’ 或 ‘col’。

2. 子图y轴坐标说明（set_ylabel），子图x轴坐标说明（set_xlabel），设置子图标题（set_title）

与单一图像不同的是，有子图的情况下，我们对子图设置坐标名称和子图名称时调用的名字前面要加上set_。

ax1.plot(x, y1, label=u'正弦曲线', color='blue')
ax1.set_ylabel('正弦值', fontproperties=font_prop)
ax1.set_xlabel('横轴', fontproperties=font_prop)
ax1.set_title('正弦函数', fontproperties=font_prop)

可以设置的参数在下面的对应列表中，上面程序中的'正弦值'，'横轴'就是下面的参数label。

参数	含义
label	标签的文本内容。
fontsize(size)	标签的字体大小。
fontweight	标签的字体粗细，通常为 ‘bold’ 或 ‘normal’，是否有变化还要看字体文件本身是否支持
color	标签的字体颜色，可以是颜色名称、十六进制码或 RGB 元组。
rotation	标签的旋转角度，通常为 0（水平）或 90（垂直）。
va	标签的垂直对齐方式，可选值包括 ‘top’、‘center’ 或 ‘bottom’。
ha	标签的水平对齐方式，可选值包括 ‘center’、‘left’ 或 ‘right’

3. 图片总标题（suptitle）

设置图的总名称需要调用suptitle函数实现。suptitle是super title的缩写，其实就是总标题

plt.suptitle('函数', fontproperties=font_prop)

suptitle可以设置参数如下表所示，本例中‘函数’就是参数中的t。

参数	含义
t	超级标题的文本内容。
x	超级标题的 x 坐标，通常为 0.5，即位于子图网格的中央。这个值是一个百分比，左边为0，右边为1。0.5就是处于图像正中间。
y	超级标题的 y 坐标，默认值为 0.98，即位于子图网格的顶部。这个值是一个百分比，顶部为1，底部为0。0.98就是这个图像高度的98%的位置。
fontsize(size)	超级标题的字体大小。
fontweight	超级标题的字体粗细，通常为 ‘bold’ 或 ‘normal’。
color	超级标题的字体颜色，可以是颜色名称、十六进制码或 RGB 元组。
ha	超级标题的水平对齐方式，可选值包括 ‘center’、‘left’ 或 ‘right’。
va	超级标题的垂直对齐方式，可选值包括 ‘top’、‘center’ 或 ‘bottom’

4. 刻度参数设置（tick_parms）

ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in', bottom=True)
ax2.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in')

常见的使用到的参数如下表所示

参数	含义
axis	指定要设置哪个坐标轴的刻度线和标签属性，可选值为 ‘x’、‘y’ 或 ‘both’
which	指定要设置哪些刻度线和标签属性，可选值为 ‘major’（主刻度线和标签）、‘minor’（次刻度线和标签）或 ‘both’（主刻度线和标签以及次刻度线和标签）
direction	指定刻度线的方向，可选值为 ‘in’（向内）、‘out’（向外）或 ‘inout’（内外均有）
length	指定刻度线的长度（单位为点）
width	指定刻度线的宽度（单位为点）
color	指定刻度线和标签的颜色
pad	指定刻度标签与刻度线之间的间距（单位为点）
labelsize	指定刻度标签的字号大小（单位为点）
labelcolor	指定刻度标签的颜色
bottom、top、left、right	分别指定四个边框上的刻度线和标签属性，这些值都是布尔属性，默认bottom和left是True，top和right是False

把上面的tick_params中的参数修改下，添加下表中的一些参数，如下面所示

ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in', width=5, pad=10, top=True, left=False, right=True, labelcolor='green')

显示出的图就变了，我是随便加了些，内容反而显的杂乱了，其目的主要是为了测试。

5. 刻度标签的字体（get_xticklabels）（set_fontproperties）

关于刻度标签的很多参数，在tick_params中其实就可以设置了，比如说color，pad，labelsize，labelcolor。但唯独这个字体的格式的设置比较特殊，需要按下面的代码进行修改

for tick in ax1.get_xticklabels():
    tick.set_fontproperties(en_font_prop)
for tick in ax1.get_yticklabels():
    tick.set_fontproperties(en_font_prop)
for tick in ax2.get_xticklabels():
    tick.set_fontproperties(en_font_prop)
for tick in ax2.get_yticklabels():
    tick.set_fontproperties(en_font_prop)

上面的代码实现的是对子图1和子图2的x轴刻度标签和y轴刻度标签的修改，总共要做四次，修改成新罗马体。

get_xticklabels 是 Matplotlib 中用于获取 x 轴刻度标签的方法。这个方法没有参数可以设置，它返回的是一个包含 Text 对象的列表，每个 Text 对象代表一个 x 轴刻度标签，可以通过调用 Text 对象的方法不仅可以用来设置刻度标签的字体，还可以设置刻度标签的属性，例如字体大小、颜色、旋转角度等，等于是通过for循环遍历来一个个设置刻度标签。

以下是一些常用的 Text 对象方法及其含义：

对象方法	含义
set_text(text)	设置刻度标签的文本内容。
set_fontsize(size)	设置刻度标签的字号大小。
set_color(color)	设置刻度标签的颜色。
set_rotation(angle)	设置刻度标签的旋转角度（单位为度）。
set_ha(ha)	设置刻度标签的水平对齐方式，可选值为 ‘left’、‘center’ 或 ‘right’。
set_va(va)	设置刻度标签的垂直对齐方式，可选值为 ‘top’、‘center’ 或 ‘bottom’。