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图形（Figure）、子图（Axes）、子图组（Subfigure）

导入模块与数据准备
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import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 100, 1)
"""
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]
"""

y = np.sin(x)
"""
[ 0.  0.84147098  0.90929743  0.14112001 -0.7568025  -0.95892427 -0.2794155   0.6569866   0.98935825  0.41211849 -0.54402111 -0.99999021 -0.53657292  0.42016704  0.99060736  0.65028784 -0.28790332 -0.96139749 -0.75098725  0.14987721  0.91294525  0.83665564 -0.00885131 -0.8462204 -0.90557836 -0.13235175  0.76255845  0.95637593  0.27090579 -0.66363388 -0.98803162 -0.40403765  0.55142668  0.99991186  0.52908269 -0.42818267 -0.99177885 -0.64353813  0.29636858  0.96379539  0.74511316 -0.15862267 -0.91652155 -0.83177474  0.01770193  0.85090352  0.90178835  0.12357312 -0.76825466 -0.95375265 -0.26237485  0.67022918  0.98662759  0.39592515 -0.55878905 -0.99975517 -0.521551    0.43616476  0.99287265  0.63673801 -0.30481062 -0.96611777 -0.7391807   0.1673557   0.92002604  0.82682868 -0.02655115 -0.85551998 -0.89792768 -0.11478481  0.77389068  0.95105465  0.25382336 -0.67677196 -0.98514626 -0.38778164  0.56610764  0.99952016  0.51397846 -0.44411267 -0.99388865 -0.62988799  0.31322878  0.96836446  0.73319032 -0.17607562 -0.92345845 -0.82181784  0.0353983   0.86006941  0.89399666  0.10598751 -0.77946607 -0.94828214 -0.24525199  0.68326171  0.98358775  0.37960774 -0.57338187 -0.99920683]
"""

默认Figure与Axes

默认Figure与Axes
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# ax = plt.gca()    # 获取当前激活的Axes
plt.plot(x, y)

plt.show()

img.png

Figure的设置

matplotlib.figure.Figure — Matplotlib 3.10.1 documentation

matplotlib.pyplot.figure — Matplotlib 3.10.1 documentation

matplotlib.figure — Matplotlib 3.10.1 documentation

Figure的设置
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fig = plt.figure(num=None,               # (1)!
                 label="a",              # (2)!
                 clear=False,            # (3)!

                 figsize=(10, 10),       # (4)!
                 dpi=100.0,              # (5)!
                 frameon=True,           # (6)!
                 facecolor='gray',       # (7)!
                 edgecolor='red',        # (8)!
                 linewidth=2.0,          # (9)!

                 layout="constrained"    # (10)!
                 )
"""
fig.number: 1
fig.get_label(): a
"""

plt.plot(x, y)
plt.show()

  1. 图形唯一标识（数字或字符串）或已存在的Figure对象、SubFigure对象。

    图形对象已存在，则直接激活并返回；否则先创建再激活并返回

  2. 图形唯一标识（字符串）

  3. 是否清除已存在的Figure对象，默认False
  4. 图形尺寸（英寸）：(宽, 高)，默认rcParams["figure.figsize"]=(6.4, 4.8)
  5. 分辨率：每英寸像素点数，越大越清晰，默认rcParams["figure.dpi"]=100.0
  6. 是否绘制背景板，默认rcParams["figure.frameon"]=True
  7. 背景板色，默认rcParams["figure.facecolor"]="white"
  8. 背景板边缘色，默认rcParams["figure.edgecolor"]="white"
  9. 背景板边缘宽度

  10. 布局, 可选:

    1. "constrained"
    2. "compressed"
    3. "tight"
    4. "none"
    5. LayoutEngine实例
    6. None(默认)

img.png

Axes的添加与设置

matplotlib.axes.Axes — Matplotlib 3.10.1 documentation

Axes参数
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projection=None,                       # (1)!

title="y=sin(x)",                      # (2)!
facecolor="yellow",                    # (3)!
frameon=True,                          # (4)!

adjustable='box',                      # (5)!
aspect=40,                             # (6)!
# box_aspect=1,                        (7)

xlabel="x",                            # (8)!
xlim=(40, 100),                        # (9)!
xbound=(40, 100),                      # (10)!
xscale="linear",                       # (11)!
xticks=np.arange(20, 110, 10),         # (12)!
xticklabels=np.arange(20, 110, 10),    # (13)!
sharex=None,                           # (14)!

ylabel="y",                            # (15)!
ylim=(-1, 1),                          # (16)!
ybound=(-1, 1),                        # (17)!
yscale="linear",                       # (18)!
yticks=np.arange(-1, 1.5, 0.5),        # (19)!
yticklabels=np.arange(-1, 1.5, 0.5),   # (20)!
sharey=None,                           # (21)!

  1. 坐标系类型, 可选:

    1. None/'rectilinear'（默认）
    2. 'aitoff'
    3. 'hammer'
    4. 'lambert
    5. 'mollweide
    6. 'polar'
    7. '3d'

  2. 子图标题

  3. 子图背景色
  4. 是否绘制子图边框

  5. 满足aspect的轴调整方式, 可选:

    1. "box": 默认，数据范围不变，单位长度的数据比例
    2. "datalim": 物理尺寸不变，数据范围比例

  6. x/y，可选"auto", "equal"（相当于1）, 浮点数

  7. 子图高宽比
  8. x轴标题
  9. x轴数据范围
  10. x轴数据范围
  11. x轴缩放：可选'linear', 'log', 'symlog', 'asinh', 'logit', 'function', 'functionlog'
  12. x轴刻度
  13. x轴刻度标签
  14. 共享x轴的Axes
  15. y轴标题
  16. y轴数据范围
  17. y轴数据范围
  18. y轴缩放：可选'linear', 'log', 'symlog', 'asinh', 'logit', 'function', 'functionlog'
  19. y轴刻度
  20. y轴刻度标签
  21. 共享y轴的Axes

逐一添加

matplotlib.figure.Figure.add_axes — Matplotlib 3.10.1 documentation

设置Axes位置和大小，同时设置Axes参数

fig.add_axes(rect)
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ax = fig.add_axes((0.2, 0.2, 0.6, 0.6),    # (1)!

                  # Axes参数
                  title="y=sin(x)",
                  xlabel="x",
                  ylabel="y",
                  facecolor="yellow")

ax.plot(x, y)
plt.show()
  1. 子图相对位置（Figure宽、高比例）：(左边距， 底边距， 宽， 高)

img.png

matplotlib.pyplot.axes — Matplotlib 3.10.1 documentation

同上

plt.axes(rect)
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ax = plt.axes((0.2, 0.2, 0.6, 0.6),    # (1)!

              # Axes参数
              title="y=sin(x)",
              xlabel="x",
              ylabel="y",
              facecolor="yellow")

ax.plot(x, y)
plt.show()
  1. 子图相对位置（Figure宽、高比例）：(左边距， 底边距， 宽， 高)

img.png

matplotlib.figure.Figure.add_subplot — Matplotlib 3.10.1 documentation

指定位置（网格布局）添加Axes，同时设置Axes参数

fig.add_subplot(nrows, ncols, index)
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ax = fig.add_subplot(2, 2, (1, 2),        # (1)!

                     # Axes参数
                     title="y=sin(x)",
                     xlabel="x",
                     ylabel="y",
                     facecolor="yellow")
# ax = fig.add_subplot(221)               # (2)!

ax.plot(x, y)
plt.show()
  1. (nrows, ncols, index) 或 (nrows, ncols, (first, last))
  2. 等价于(nrows, ncols, index)

img.png

matplotlib.pyplot.subplot — Matplotlib 3.10.1 documentation

同上

plt.subplot(nrows, ncols, index)
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ax = plt.subplot(2, 2, (1, 2),        # (1)!

                 # Axes参数
                 title="y=sin(x)",
                 xlabel="x",
                 ylabel="y",
                 facecolor="yellow")
# ax = plt.subplot(221)               # (2)!

ax.plot(x, y)
plt.show()
  1. (nrows, ncols, index) 或 (nrows, ncols, (first, last))
  2. 等价于(nrows, ncols, index)

img.png

GridSpec布局

matplotlib.gridspec.GridSpec — Matplotlib 3.10.1 documentation

Axes的网格布局

img.png

GridSpec布局
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gs = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=2,

                      left=0.01, right=0.05,      # (1)!
                      bottom=0.2, top=0.6,        # (2)!

                      wspace=0.5,                 # (3)!
                      hspace=0.5,                 # (4)!
                      width_ratios=[0.4, 0.6],    # (5)!
                      height_ratios=[0.6, 0.4]    # (6)!
                      )
ax = fig.add_subplot(gs[0, 0:2],

                     # Axes参数
                     title="y=sin(x)",
                     xlabel="x",
                     ylabel="y",
                     facecolor="yellow")
ax1 = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, 1])

ax.plot(x, y)
plt.show()
  1. 子图左右边距占图形宽的比例。Left<=right
  2. 子图上下边距占图形高的比例。bottom<=top
  3. 列间隔（平均轴宽度百分比）
  4. 行间隔（平均轴高度百分比）
  5. 每列宽度比例
  6. 每行高度比例

img.png

一次多个

matplotlib.figure.Figure.subplots — Matplotlib 3.10.1 documentation

同时添加多个Axes，返回Axes数组

fig.subplots(nrows, ncols)
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ax_array = fig.subplots(nrows=2,
                        ncols=2,
                        sharex="col",                       # (1)!
                        sharey="row",                       # (2)!
                        squeeze=True,                       # (3)!
                        width_ratios=[0.4, 0.6],            # (4)!
                        height_ratios=[0.6, 0.4],           # (5)!
                        subplot_kw={"facecolor": "red"},    # (6)!
                        gridspec_kw={"wspace": 0.5}         # (7)!
                        )
ax = ax_array[0, 0]

ax.plot(x, y)
plt.show()

  1. 共享x轴, 可选:

    1. True/'all': 所有子图共享
    2. False/'none': 不共享
    3. 'row': 同行共享
    4. 'col': 同列共享

  2. 共享y轴, 可选:

    1. True/'all': 所有子图共享
    2. False/'none': 不共享
    3. 'row': 同行共享
    4. 'col': 同列共享

  3. 取消返回的子图数组的多余维度

    若为False，则返回的子图数组始终为二维数组

  4. 每列宽度比例，相当于gridspec_kw={"width_ratios": []}

  5. 每行高度比例，相当于gridspec_kw={"height_ratios": []}
  6. Axes全局参数
  7. Gridspec参数

img.png

matplotlib.pyplot.subplots — Matplotlib 3.10.1 documentation

同上，但同时返回并激活一个Figure对象（可设置参数）

plt.subplots(nrows, ncols)
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fig, ax_array = plt.subplots(nrows=2,
                             ncols=2,
                             sharex="col",                       # (1)!
                             sharey="row",                       # (2)!
                             squeeze=True,                       # (3)!
                             width_ratios=[0.4, 0.6],            # (4)!
                             height_ratios=[0.6, 0.4],           # (5)!
                             subplot_kw={"facecolor": "red"},    # (6)!
                             gridspec_kw={"wspace": 0.5},        # (7)!

                             # Figure参数
                             figsize=(10, 10),      
                             dpi=100.0,             
                             frameon=True,          
                             facecolor='gray',      
                             edgecolor='red',        
                             linewidth=2.0         
                             )
ax = ax_array[0, 0]

ax.plot(x, y)
plt.show()

  1. 共享x轴, 可选:

    1. True/'all': 所有子图共享
    2. False/'none': 不共享
    3. 'row': 同行共享
    4. 'col': 同列共享

  2. 共享y轴, 可选:

    1. True/'all': 所有子图共享
    2. False/'none': 不共享
    3. 'row': 同行共享
    4. 'col': 同列共享

  3. 取消返回的子图数组的多余维度

    若为False，则返回的子图数组始终为二维数组

  4. 每列宽度比例，相当于gridspec_kw={"width_ratios": []}

  5. 每行高度比例，相当于gridspec_kw={"height_ratios": []}
  6. Axes全局参数
  7. Gridspec参数

img.png

matplotlib.figure.Figure.subplot_mosaic — Matplotlib 3.10.1 documentation

根据mosaic布局子图

fig.subplot_mosaic(mosaic)
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mosaic = """
   AAB
   CDD
   EEE
"""
# mosaic = "AAB;CDD;EEE"
# mosaic = [["A", "A", "B"],
#           ["C", "D", "D"],
#           ["E", "E", "E"]]

ax_dict = fig.subplot_mosaic(mosaic,
                             sharex=True,                                      # (1)!
                             sharey=True,                                      # (2)!
                             width_ratios=[0.2, 0.5, 0.3],                     # (3)!
                             height_ratios=[0.4, 0.4, 0.2],                    # (4)!
                             empty_sentinel="D",                               # (5)!
                             subplot_kw={"facecolor": "red"},                  # (6)!
                             per_subplot_kw={"A": {"facecolor": "yellow"}},    # (7)!
                             gridspec_kw={"wspace": 0.1}                       # (8)!
                             )
ax = ax_dict['A']

ax.plot(x, y)
plt.show()
  1. 所有子图共享x轴
  2. 所有子图共享y轴

  3. 每列宽度比例

    相当于gridspec_kw={"width_ratios": []}

  4. 每行高度比例

    相当于gridspec_kw={"height_ratios": []}

  5. 留空标签，默认"."

  6. Axes全局参数

  7. Axes特定参数

    优先级高于subplot_kw参数

  8. Gridspec参数

img.png

matplotlib.pyplot.subplot_mosaic — Matplotlib 3.10.1 documentation

同上，但同时返回并激活一个Figure对象（可设置参数）

plt.subplot_mosaic(mosaic)
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mosaic = """
   AAB
   CDD
   EEE
"""
# mosaic = "AAB;CDD;EEE"
# mosaic = [["A", "A", "B"],
#           ["C", "D", "D"],
#           ["E", "E", "E"]]

fig, ax_dict = plt.subplot_mosaic(mosaic,
                                  sharex=True,                                      # (1)!
                                  sharey=True,                                      # (2)!
                                  width_ratios=[0.2, 0.5, 0.3],                     # (3)!
                                  height_ratios=[0.4, 0.4, 0.2],                    # (4)!
                                  empty_sentinel="D",                               # (5)!
                                  subplot_kw={"facecolor": "red"},                  # (6)!
                                  per_subplot_kw={"A": {"facecolor": "yellow"}},    # (7)!
                                  gridspec_kw={"wspace": 0.1},                      # (8)!

                                  # Figure参数
                                  figsize=(10, 10),       
                                  dpi=100.0,             
                                  frameon=True,         
                                  facecolor='gray',       
                                  edgecolor='red',        
                                  linewidth=2.0          
                                  )
ax = ax_dict['A']

ax.plot(x, y)
plt.show()
  1. 所有子图共享x轴
  2. 所有子图共享y轴

  3. 每列宽度比例

    相当于gridspec_kw={"width_ratios": []}

  4. 每行高度比例

    相当于gridspec_kw={"height_ratios": []}

  5. 留空标签，默认"."

  6. Axes全局参数

  7. Axes特定参数

    优先级高于subplot_kw参数

  8. Gridspec参数

img.png

副子图添加

mpl_toolkits.axes_grid1.axes_divider.AxesDivider — Matplotlib 3.10.3 documentation

在原始Axes的给定侧（"top"、"right"、"bottom" 或 "left"）上创建一个新的 Axes，其高度或宽度与原始Axes相同。

  1. position：新Axes相对于主Axes的位置。可选"left", "right", "bottom", "top"。

  2. size：新Axes的宽度或高度。

  3. pad：Axes之间的填充。默认为主Axes宽度（对于左或右Axes）的rcParams["figure.subplot.wspace"]（默认：0.2）倍或主Axes高度（对于底或顶Axes）的rcParams["figure.subplot.hspace"]（默认：0.2）倍。

**kwargs所有额外的关键字参数都会传递给创建的Axes。

axes_divider
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from mpl_toolkits.axes_grid1.axes_divider import make_axes_locatable

fig = plt.figure(figsize=(8, 8), dpi=100, layout="constrained")
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

ax_divider = make_axes_locatable(ax)
ax1 = ax_divider.append_axes(position="right", size=2, pad=0.5)
ax2 = ax_divider.append_axes(position="top", size=2, pad=0.5)

plt.show()

img.png

matplotlib.axes.Axes.inset_axes — Matplotlib 3.10.3 documentation

在原始Axes上创建一个新的 Axes。

  1. bounds：[x0, y0, width, height]，新子图的左下角坐标及宽高。

  2. transform：相对坐标系统。默认ax.transAxes。

**kwargs所有额外的关键字参数都会传递给创建的Axes。

inset_axes
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fig = plt.figure(figsize=(8, 8), dpi=100, layout="constrained")
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

ax1 = ax.inset_axes(bounds=(1.1, 0, 0.3, 1), transform=ax.transAxes)
ax2 = ax.inset_axes(bounds=(0, 1.1, 1, 0.3), transform=ax.transAxes)

plt.show()

img.png

Axes布局调整

matplotlib.figure.Figure.subplots_adjust — Matplotlib 3.10.1 documentation

matplotlib.pyplot.subplots_adjust — Matplotlib 3.10.1 documentation

Axes布局调整
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fig.subplots_adjust(left=None, 
                    bottom=None, 
                    right=None, 
                    top=None, 
                    wspace=None, 
                    hspace=None)

subfigure的设置

matplotlib.figure.Figure.subfigures — Matplotlib 3.10.1 documentation

子图组的添加

subfigure的设置
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subfigs = fig.subfigures(nrows=2,
                         ncols=2,
                         squeeze=True,                # (1)!
                         wspace=0.4,                  # (2)!
                         hspace=0.4,                  # (3)!
                         width_ratios=[0.4, 0.6],     # (4)!
                         height_ratios=[0.6, 0.4],    # (5)!

                         # Figure参数
                         facecolor='red',    
                         edgecolor='green',  
                         linewidth=2.0     
                         )
subfig0 = subfigs[0][0]
axes_array = subfig0.subplots(2, 2)
ax = axes_array[0][0]

ax.plot(x, y)
plt.show()

  1. 取消返回的子图组数组的多余维度

    若为False，则返回的子图组数组始终为二维数组

  2. 列间隔（平均轴宽度百分比）

  3. 行间隔（平均轴宽度百分比）
  4. 每列宽度比例
  5. 每行高度比例

img.png

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