python 可视化:fig, ax = plt.subplots()画多表图的3中常见样例 & 自定义图表格式

python 可视化:fig, ax = plt.subplots()画多表图的3中常见样例 & 自定义图表格式目录一、fig,ax=plt.subplots()的作用?二、参数的含义?三、怎么在一个图上排列多个子图?四、怎么把多个子图一起合并到一个图上?《PythonforDataAnalysis》2ndEdition一、fig,ax=plt.subplots()的作用?它是用来创建总画布/figure“窗口”的,有figure就可以在上边(或其中一个子...

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一、fig, ax = plt.subplots()的作用?

二、参数的含义?

三、怎么在一个图上排列多个子图?

四、怎么把多个子图一起合并到一个图上?


《Python for Data Analysis》 2nd Edition

一、fig, ax = plt.subplots()的作用?

它是用来创建 总画布/figure“窗口”的,有figure就可以在上边(或其中一个子网格/subplot上)作图了,(fig:是figure的缩写)。

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(231)
ax = plt.subplot(232)
ax = plt.subplot(233)
ax = plt.subplot(234)
ax = plt.subplot(235)
ax = plt.subplot(236)
只听到从架构师办公室传来架构君的声音:
尧羊蜚从王孙行。有谁来对上联或下联?

二、参数的含义?

首先看 fig = plt.figure()

此代码由Java架构师必看网-架构君整理
matpltlib.pyplot.figure( num = None, # 设定figure名称。系统默认按数字升序命名的figure_num(透视表输出窗口)e.g. “figure1”。可自行设定figure名称,名称或是INT,或是str类型; figsize=None, # 设定figure尺寸。系统默认命令是rcParams["figure.fig.size"] = [6.4, 4.8],即figure长宽为6.4 * 4.8; dpi=None, # 设定figure像素密度。系统默命令是rcParams["sigure.dpi"] = 100; facecolor=None, # 设定figure背景色。系统默认命令是rcParams["figure.facecolor"] = 'w',即白色white; edgecolor=None, frameon=True, # 设定要不要绘制轮廓&轮廓颜色。系统默认绘制轮廓,轮廓染色rcParams["figure.edgecolor"]='w',即白色white; FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>, # 设定使不使用一个figure模板。系统默认不使用; clear=False, # 设定当同名figure存在时,是否替换它。系统默认False,即不替换。 **kwargs)

然后看ax = plt.subplot()

三、怎么在一个图上排列多个子图?

比如说我们想画个2*2的子图,每个子图对应一个表。

  • 先重点考虑2个步骤。

· 第1个步骤:创建多维窗口:

fig, axes = plt.subplots(2, 2)  # 此处是一个2*2的图

· 第2个步骤:设定各个透视子图在窗口的位置:

此代码由Java架构师必看网-架构君整理
data.plot.bar(ax=axes[1,1], color='b', alpha=0.5) # ax=[1,1] 即位置是第2行、第二列。(python从0开始计数,所以“1”代表第2的) data.plot.barh(ax=axes[0,1], color='k', alpha=0.5) # alpha:设定图表的透明度;
  • 再添加子透视图代码。

· 第3个步骤:得到完整的代码:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

data = pd.Series(np.random.rand(16), index=list('abcdefghijklmnop'))

data.plot.bar(ax=axes[1,1], color='b', alpha = 0.5)
data.plot.barh(ax=axes[0,1], color='k', alpha=0.5)

plt.show()

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四、怎么把多个子图一起合并到一个图上?

最主要的一点是让多个图线共用一个x坐标轴。

  • 语句规定N个折线图共用一个x坐标(注意:y轴分主副轴):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots(1, 1)             # 做1*1个子图,等价于 " fig, ax1 = plt.subplot() ",等价于 " fig, ax1 = plt.subplots() "

ax2 = ax1.twinx()                         # 让2个子图的x轴一样,同时创建副坐标轴。

# 作y=sin(x)函数
x1 = np.linspace(0, 4 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x1)
ax1.plot(x1, y1)

#  作y = cos(x)函数
x2 = np.linspace(0, 4 * np.pi, 100)       # 表示在区间[0, 4π]之间取100个点(作为横坐标,“线段是有无数多个点组成的”)。
y2 = np.cos(x2)
ax2.plot(x2, y2)

plt.savefig('sin_cos_2.png')               # 将窗口另存为png格式图片

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如果需要主副y轴都一样:就把ax1ax2它俩用ax一个取代了。

  • 自定义图表样式:比如旋转x轴标签、上边和右边的坐标轴不显示、曲线和y轴对齐
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']              # 解决不能输出中文的问题。不区分大小写,即SimHei’效果等价于‘simhei’,中括号可以不要
plt.rcParams['figure.autolayout'] = True              # 解决不能完整显示的问题(比如因为饼图太大,显示窗口太小)
  
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 9))         # 进一步设定fig的size为12*9

ax.spines['top'].set_visible(False)                   # 不显示图表框的上边框
ax.spines['right'].set_visible(False)                 # 不显示图表框的右边框

ax.set_xlim(0, 10)                                    # 有时候x轴不会从0显示,使得折线图和y轴有间隙
ax.set_ylim(0, 1.3e8)                                 # 和x轴同理

plt.xticks(range(0, 10), fontsize=12, rotation=80)    # 针对x轴的标签,指定我们想要设定的范围是(0, 10), 字体大小是12, 逆时针旋转80°

plt.tick_params(bottom='off', left='off', labelbottom='on', lableleft='on')  # 使x轴和y轴不带比例标识点, labelbottom设定下边、即x轴的标签是否显示。

< blabla... >

plt.suptitle('自定义图表', fontsize=400, ha='center')  # 即标题在x轴和y轴形成的方框内部,如下图(详细用法见下注释)。如果需要标题在这上方,使用 plt.title(blabla)            
plt.show()

对于multiple subplots一般情况下,

1)设置 plt.xticks(range(0, 10))只会对最后一个ax起作用。要想作用于所有subplots,要这样:

for ax in axes:
    ax.set_xticks(range(0, 10))

2)标题:显示中文方面-在各个子图上要这样:

plt.title('某个子图的中文title', fontproperties='simhei')

因为plt.rcParams['font.family'] = 'simhei' 只对(多个子图的)整体标题有效。
整体的标题要这样设置:

plt.suptitle(‘全体子图的中文title’)

3)xticks的旋转方面。例如上面的主副坐标轴的共x轴,要这样:

ax1.set_xticklabels(['str format labels'], rotation=80)

而代码末尾这样设置无效:plt.xticks(x, rotation=80)。更具体的ticks和labels的分析">点击<链接>。​​

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