专栏导读

✍ 作者简介：i阿极，CSDN Python领域新星创作者，专注于分享python领域知识。

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1、前言

Matplotlib支持多种绘制多图的方法，其中最常用的是subplot和subplots函数。subplot函数可以将一个图像分成若干个小区域，并在其中绘制子图，而subplots函数可以一次性创建多个子图，并返回一个包含所有子图的数组对象。在绘制多图时，我们可以通过调整子图的排列方式、大小、间距等参数来满足不同的需求，从而使得图像更加美观、直观、易于理解。

2、subplot()函数

subplot 函数是 Matplotlib 库中用于创建子图的函数。它允许在一个图形窗口中创建多个子图，并指定子图的布局。

subplot 函数的语法如下：

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

参数说明：

• nrows：表示子图布局的行数。
• ncols：表示子图布局的列数。
• index：表示当前子图在布局中的索引。索引从左上角开始，从左到右，从上到下递增。可以使用整数或元组 (row, col, index) 来指定索引。
• **kwargs：可选参数，用于设置子图的其他属性。

2.1创建一个包含 2x2 的子图布局，并在每个子图中绘制不同的图形

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = np.exp(x)# 创建子图布局
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Sin(x)')plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Cos(x)')plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y3)
plt.title('Tan(x)')plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y4)
plt.title('Exp(x)')# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()# 显示图形
plt.show()

我们创建了一个 2x2 的子图布局，共有四个子图。在每个子图中，我们使用 subplot 函数指定子图的位置，然后分别绘制了不同的图形。

2.2创建一个包含 1x3 的子图布局，并绘制三种不同类型的图形

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.exp(-x)
y3 = np.log(x)# 创建子图布局
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Sin(x)')plt.subplot(1, 3, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Exp(-x)')plt.subplot(1, 3, 3)
plt.plot(x, y3)
plt.title('Log(x)')# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()# 显示图形
plt.show()

2.3创建一个包含 2 行 1 列的子图布局，绘制散点图和柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建数据
np.random.seed(0)
x = np.arange(1, 11)
y1 = np.random.randint(1, 10, size=10)
y2 = np.random.randint(1, 10, size=10)# 创建子图布局
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.scatter(x, y1, color='r')
plt.title('Scatter Plot')plt.subplot(2, 1, 2)
plt.bar(x, y2, color='b')
plt.title('Bar Plot')# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()# 显示图形
plt.show()

我们创建了一个包含 2 行 1 列的子图布局，总共有两个子图。在第一个子图中，我们使用 scatter 函数绘制了散点图，展示了随机生成的点的分布。在第二个子图中，我们使用 bar 函数绘制了柱状图，展示了另一组随机生成的数据。
使用 subplot 函数指定子图的位置和布局，然后在每个子图中绘制了不同类型的图形。最后，使用 tight_layout 函数调整子图之间的间距，并通过 show 函数显示图形。

3、subplots()函数

subplots 函数是 Matplotlib 库中用于创建多个子图的函数。它可以方便地创建包含多个子图的图形窗口，并提供更灵活的子图布局选项。

subplots 函数的语法如下：

subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, **fig_kw)

参数说明：

• nrows：表示子图布局的行数，默认为 1。
• ncols：表示子图布局的列数，默认为 1。
• sharex：设置是否共享 x 轴刻度，默认为 False。
• sharey：设置是否共享 y 轴刻度，默认为 False。
• squeeze：设置是否自动压缩子图布局，默认为 True。
• **fig_kw：可选参数，用于设置图形窗口的其他属性。

3.1创建一个包含 2 行 2 列的子图布局，并在每个子图中绘制不同类型的图形

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = np.exp(x)# 创建子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))# 子图1
axs[0, 0].plot(x, y1)
axs[0, 0].set_title('Sin(x)')# 子图2
axs[0, 1].plot(x, y2)
axs[0, 1].set_title('Cos(x)')# 子图3
axs[1, 0].plot(x, y3)
axs[1, 0].set_title('Tan(x)')# 子图4
axs[1, 1].plot(x, y4)
axs[1, 1].set_title('Exp(x)')# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()# 显示图形
plt.show()

我们使用 subplots 函数创建了一个包含 2 行 2 列的子图布局，并返回了一个包含子图对象的数组 axs。在每个子图中，我们通过索引 axs[row, col] 访问子图对象，并在每个子图中绘制了不同类型的图形。

3.2创建一个包含 1 行 3 列的子图布局，绘制散点图和柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建数据
np.random.seed(0)
x = np.arange(1, 11)
y1 = np.random.randint(1, 10, size=10)
y2 = np.random.randint(1, 10, size=10)# 创建子图布局
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))# 子图1 - 散点图
axs[0].scatter(x, y1, color='r')
axs[0].set_title('Scatter Plot')# 子图2 - 柱状图
axs[1].bar(x, y2, color='b')
axs[1].set_title('Bar Plot')# 子图3 - 折线图
axs[2].plot(x, y1, color='g')
axs[2].plot(x, y2, color='m')
axs[2].set_title('Line Plot')# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()# 显示图形
plt.show()

3.3创建一个包含 2 行 2 列的子图布局，绘制多种不同的图形

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建数据
np.random.seed(0)
x = np.linspace(0, 5, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = np.exp(x)# 创建子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))# 子图1 - 折线图
axs[0, 0].plot(x, y1, color='r')
axs[0, 0].set_title('Sin(x)')# 子图2 - 散点图
axs[0, 1].scatter(x, y2, color='g')
axs[0, 1].set_title('Cos(x)')# 子图3 - 柱状图
axs[1, 0].bar(x, y3, color='b')
axs[1, 0].set_title('Tan(x)')# 子图4 - 面积图
axs[1, 1].fill_between(x, 0, y4, color='m')
axs[1, 1].set_title('Exp(x)')# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()# 显示图形
plt.show()

4、random函数绘制多种不一样的子图

根据 random 函数生成随机数据，我们可以绘制多种不同的子图。下面是一个例子，展示了如何使用 random 函数创建多个子图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.random.rand(100)
y2 = np.random.randn(100)
y3 = np.random.randint(1, 10, 100)# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))# 子图1
axs[0, 0].plot(x, y1, color='r')
axs[0, 0].set_title('Random Numbers (0-1)')# 子图2
axs[0, 1].scatter(x, y2, color='g')
axs[0, 1].set_title('Random Numbers (Normal Distribution)')# 子图3
axs[1, 0].bar(x, y3, color='b')
axs[1, 0].set_title('Random Integers (1-10)')# 子图4
axs[1, 1].hist(y1, bins=10, color='m')
axs[1, 1].set_title('Histogram of Random Numbers (0-1)')# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()# 显示图形
plt.show()

5、matplotlib相关图书推荐

5.1内容简介

在大数据时代背景下，统计学作为数据分析领域的基础，被应用于各行各业，其方法发挥着重要作用。为了更广泛地普及统计学知识，培养更多的统计学人才，本书应运而生。
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本书特别强调实际应用，因此各个章节都辅以大量的实际案例，在介绍统计学基础知识的同时培养读者使用统计学方法解决实际问题的能力。

5.2作者简介

王汉生：北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授，博导。国家杰出青年基金获得者，教育部长江学者特聘教授，美国统计学会（ASA）Fellow，国际统计协会（ISI） Elected Member。先后历任9个国际学术期刊副主编（Associate Editor）。在国内外各种专业杂志上发表文章100+篇，并合著有英文专著1本、中文教材4本。
王菲菲：中国人民大学统计学院副教授，硕士生导师。北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系博士。研究兴趣为文本挖掘、网络结构数据分析、大规模数据的统计建模等。在国内外高水平期刊发表论文20余篇，曾多次获得中国人民大学教学类奖项。热衷案例创作，是微信公众号“狗熊会”精品案例系列的案例组长。

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