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2020
10-08

matplotlib subplot绘制多个子图的方法示例

在matplotlib下，一个Figure对象可以包含多个子图（Axes），可以使用subplot()快速绘制，其调用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列，plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域，如何理解呢？

如果numRows ＝ 3，numCols ＝ 2，那整个绘制图表样式为3X2的图片区域，用坐标表示为（1，1），（1，2），（1，3），（2，1），（2，2），（2，3）。这时，当plotNum ＝ 1时，表示的坐标为（1，3），即第一行第一列的子图；

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 分成2x2，占用第一个，即第一行第一列的子图
plt.subplot(221)
# 分成2x2，占用第二个，即第一行第二列的子图
plt.subplot(222)
# 分成2x1，占用第二个，即第二行
plt.subplot(212)
plt.show()


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
# plt.axis([0, 6, 0, 20])
# plt.show()
 
# t = np.arange(0., 5., 0.2)
# plt.plot(t, t, 'r--', t, t ** 2, 'bs', t, t ** 3, 'g^')
 
 
def f(t):
  return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)
 
 
t1 = np.arange(0, 5, 0.1)
t2 = np.arange(0, 5, 0.02)
 
plt.figure(12)
plt.subplot(221)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'r--')
 
plt.subplot(222)
plt.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), 'r--')
 
plt.subplot(212)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
 
plt.show()

 

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