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matplotlib绘图 subplot和subplots常见问题

设置1:图像的大小设置。


如果已经存在figure对象,可以通过以下代码设置尺寸大小:

f.set_figheight(15)
f.set_figwidth(15)

若果通过.sublots()命令来创建新的figure对象, 可以通过设置figsize参数达到目的。

f, axs = plt.subplots(2,2,figsize=(15,15))

设置2:刻度和标注特殊设置


描述如下:在X轴标出一些重要的刻度点,当然实现方式有两种:直接在X轴上标注和通过注释annotate的形式标注在合适的位置。
其中第一种的实现并不是很合适,此处为了学习的目的一并说明下。
先说第一种

正常X轴标注不会是这样的,为了说明此问题特意标注成这样,如此看来 0.3 和 0.4的标注重叠了,当然了解决重叠的问题可以通过改变figuresize实现,显然此处并不想这样做。
怎么解决呢,那就在 0.3 和 0.4之间再设置一个刻度,有了空间后不显示即可。
代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(3, 3))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, frameon=False)
ax.set_xlim(-0.015, 1.515)
ax.set_ylim(-0.01, 1.01)
ax.set_xticks([0, 0.3, 0.4, 1.0, 1.5])
#增加0.35处的刻度并不标注文本,然后重新标注0.3和0.4处文本
ax.set_xticklabels([0.0, "", "", 1.0, 1.5])
ax.set_xticks([0.35], minor=True)
ax.set_xticklabels(["0.3 0.4"], minor=True)
#上述设置只是增加空间,并不想看到刻度的标注,因此次刻度线不予显示。
for line in ax.xaxis.get_minorticklines():
line.set_visible(False)
ax.grid(True)
plt.show()

最终图像形式如下:

当然最合理的方式是采用注释的形式,比如:

代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Plot a sinc function
delta=2.0
x=np.linspace(-10,10,100)
y=np.sinc(x-delta)
# Mark delta
plt.axvline(delta,ls="--",color="r")
plt.annotate(r"$\delta$",xy=(delta+0.2,-0.2),color="r",size=15)
plt.plot(x,y)

设置3:增加X轴与Y轴间的间隔,向右移动X轴标注一点点即可


显示效果对比:
设置前:

设置后:

两张的图像的差别很明显,代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plot_data=[1.7,1.7,1.7,1.54,1.52]
xdata = range(len(plot_data))
labels = ["2009-June","2009-Dec","2010-June","2010-Dec","2011-June"]
ax.plot(xdata,plot_data,"b-")
ax.set_xticks(range(len(labels)))
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_yticks([1.4,1.6,1.8])
# grow the y axis down by 0.05
ax.set_ylim(1.35, 1.8)
# expand the x axis by 0.5 at two ends
ax.set_xlim(-0.5, len(labels)-0.5)
plt.show()

设置4:移动刻度标注


上图说明需求:

通过设置 set_horizontalalignment()来控制标注的左右位置:

for tick in ax2.xaxis.get_majorticklabels():
    tick.set_horizontalalignment("left")

当然标注文本的上下位置也是可以控制的,比如:

ax2.xaxis.get_majorticklabels()[2].set_y(-.1)

当然控制刻度标注的上下位置也可以用labelpad参数进行设置:

pl.xlabel("...", labelpad=20) 

或:

ax.xaxis.labelpad = 20

具体设置请查阅官方文档,完整的代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
# my fake data
dates = np.array([datetime.datetime(2000,1,1) + datetime.timedelta(days=i) for i in range(365*5)])
data = np.sin(np.arange(365*5)/365.0*2*np.pi - 0.25*np.pi) + np.random.rand(365*5) /3
# creates fig with 2 subplots
fig = plt.figure(figsize=(10.0, 6.0))
ax = plt.subplot2grid((2,1), (0, 0))
ax2 = plt.subplot2grid((2,1), (1, 0))
## plot dates
ax2.plot_date( dates, data )
# rotates labels 
plt.setp( ax2.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=-45 )
# shift labels to the right
for tick in ax2.xaxis.get_majorticklabels():
    tick.set_horizontalalignment("right")
plt.tight_layout()
plt.show()

设置5:调整图像边缘及图像间的空白间隔


图像外部边缘的调整可以使用plt.tight_layout()进行自动控制,此方法不能够很好的控制图像间的间隔。
如果想同时控制图像外侧边缘以及图像间的空白区域,使用命令:

plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2, right=0.8, top=0.8,hspace=0.2, wspace=0.3)

设置6:子图像统一标题设置。


效果如下(subplot row i):

思路其实创建整个的子图像,然后将图像的刻度、标注等部分作不显示设置,仅仅显示图像的 title。
代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, big_axes = plt.subplots(figsize=(15.0, 15.0) , nrows=3, ncols=1, sharey=True)
for row, big_ax in enumerate(big_axes, start=1):
    big_ax.set_title("Subplot row %s \n" % row, fontsize=16)
    # Turn off axis lines and ticks of the big subplot
    # obs alpha is 0 in RGBA string!
    big_ax.tick_params(labelcolor=(0,0,0,0), top='off', bottom='off', left='off', right='off')
    # removes the white frame
    big_ax._frameon = False
for i in range(1,10):
    ax = fig.add_subplot(3,3,i)
    ax.set_title('Plot title ' + str(i))
fig.set_facecolor('w')
plt.tight_layout()
plt.show()    

设置7:图像中标记线和区域的绘制


效果如下:

代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(-1, 2, .01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
plt.plot(t, s)
# draw a thick red hline at y=0 that spans the xrange
l = plt.axhline(linewidth=4, color='r')
# draw a default hline at y=1 that spans the xrange
l = plt.axhline(y=1)
# draw a default vline at x=1 that spans the yrange
l = plt.axvline(x=1)
# draw a thick blue vline at x=0 that spans the upper quadrant of
# the yrange
l = plt.axvline(x=0, ymin=0.75, linewidth=4, color='b')
# draw a default hline at y=.5 that spans the middle half of
# the axes
l = plt.axhline(y=.5, xmin=0.25, xmax=0.75)
p = plt.axhspan(0.25, 0.75, facecolor='0.5', alpha=0.5)
p = plt.axvspan(1.25, 1.55, facecolor='g', alpha=0.5)
plt.axis([-1, 2, -1, 2])
plt.show()

参考:

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