大家好，最近在研究在搞Python的大作业，有个需求就是利用Matplotlib画几个像模像样的统计图然后合并在一张图中，因为此前很少用这方面的东西，所以折腾了不少时间，今天介绍一下。
1subplot多合一
其实，利用python 的matplotlib包下的subplot函数可以将多个子图放在同一个画板上。在此之前，我们先来看一个案例：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.figure(figsize=(8,8), dpi=80) plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(221) ax1.plot(t,s, color="r",linestyle = "--") ax2 = plt.subplot(222) ax2.plot(t,s,color="y",linestyle = "-") ax3 = plt.subplot(223) ax3.plot(t,s,color="g",linestyle = "-.") ax4 = plt.subplot(224) ax4.plot(t,s,color="b",linestyle = ":")
效果如下：
可以看到，一个画板上放了4个子图。达到了我们想要的效果。好了我们现在来解析一下刚刚的部分代码：
plt.figure(1)：表示取第一块画板，通俗地讲，一个画板就是一张图，如果你有多个画板，那么最后就会弹出多张图。
plt.subplot(221)：221表示将画板划分为2行2列，然后取第1个区域。那么第几个区域是怎么界定的呢？这个规则遵循行优先数数规则！比如
说4个区域：
优先从行开始数，从左到右按顺序1234……然后再下一行。那么下面这几行代码大家都懂了吧：
ax1 = plt.subplot(221) ax1.plot(t,s, color="r",linestyle = "--") ax2 = plt.subplot(222) ax2.plot(t,s,color="y",linestyle = "-") ax3 = plt.subplot(223) ax3.plot(t,s,color="g",linestyle = "-.") ax4 = plt.subplot(224) ax4.plot(t,s,color="b",linestyle = ":")
一共划分了2X2=4个区域，然后1234分别开始绘图。so easy！比如我们想达到下面的效果：
那么只需要：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.figure(figsize=(8,8), dpi=80) plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(221) plt.plot([1,2,3,4],[4,5,7,8], color="r",linestyle = "--") ax2 = plt.subplot(222) plt.plot([1,2,3,5],[2,3,5,7],color="y",linestyle = "-") ax3 = plt.subplot(212) plt.plot([1,2,3,4],[11,22,33,44],color="g",linestyle = "-.")
子图1和子图2与上面的一样，主要是子图3，plt.subplot(212)表示将整个画板分成两部分后取第2块，即下面的部分。
2subplot2grid分格显示
这种方式和上一种实现的效果一样，只不过更加容易理解罢了，先来看一个案例代码：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 #method1: subplot2grid ########################### plt.figure(figsize=(12, 10), dpi=80) ax1=plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)#相当于格子分成3行3列,列跨度为3，行跨度为1 ax1.plot([1,2],[1,2]) #轴的范围，x轴，y轴。 ax1.set_title('ax1_title') ax2=plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2,rowspan=1) ax2.plot([2,4,6],[7,9,15]) ax3=plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan=1,rowspan=1) x = np.arange(4) y = np.array([15,20,18,25]) ax3.bar(x,y) ax4=plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan=1,rowspan=1) ax5=plt.subplot2grid((3,3),(2,1),colspan=2,rowspan=1)
效果如下：
结合图可能更好理解一点，其中代码：
plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1)
第一个参数(3,3)相当于格子分成3行3列,第二个参数(0,0)表示该子图的开始位置，colspan=3表示子图的列跨度为3，rowspan=1表示子图的行跨度为1。
好了，以上就是Matplotlib绘制多图的内容，是不是很简单呢！喜欢的小伙伴可以收藏一下，万一哪天就用得上了呢。
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参考资料：
python笔记：matplotlib的简单快速入门之多图合并(2)
https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/85276736
Matplotlib的子图subplot的使用
https://www.jianshu.com/p/de223a79217a
使用matplotlib:subplot绘制多个子图
