Python子图绘制及常用设置(subplot、subplots绘图 ;plt&oo API)

发布网友发布时间：2024-08-31 23:53

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热心网友时间：2024-09-06 12:55

Python中，绘制子图的subplot和subplots方法是常见的工具，但在实际操作中可能会遇到一些混淆。subplot用于单次绘制，通过for循环管理多个子图，但对轴的具体设置相对麻烦；而subplots则返回figure和axes数组，方便直接对指定子图进行定制，如设定画布大小、共享坐标轴等。

使用subplots时，可以通过传递参数row_number和column_number来控制子图布局，同时，可以设置figsize来调整整个画布的大小，以及通过sharex和sharey选项实现坐标轴共享。在实际绘图中，无论是plt还是ax，都支持常用的方法如.plot、.hist等，只是前者针对当前活跃的axes，后者则针对特定的子图。

在处理坐标轴标签时，直接使用plt可能导致只影响最后一个子图，这时可以使用figtext或fig.text方法，针对整个画布进行设置。至于子图标题和画布标题，subplot下使用ax.set_title，subplots下则通过ax[][].set_title设定，而fig.suptitle则用于画布标题。

对于在同一子图中绘制多条线的情况，twinx函数是个好帮手，它可以在同一个坐标轴上添加额外的图线。

Python子图绘制及常用设置(subplot、subplots绘图 ;plt&amp;oo API)

Python子图绘制及常用设置(subplot、subplots绘图 ;plt&oo API)