Hướng dẫn how do i plot multiple figures in python matplotlib? - làm cách nào để vẽ nhiều số liệu trong python matplotlib?
|
Ghi chú Nhấn vào đây để tải xuống mã ví dụ đầy đủhere to download the full example code Ghi chú Chúng tôi không khuyến khích làm việc với nhiều hình thông qua giao diện pyplot ngầm vì quản lý con số hiện tại là cồng kềnh và dễ bị lỗi. Thay vào đó, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng phương pháp tiếp cận rõ ràng và các phương thức gọi trên các trường hợp hình và trục. Xem các giao diện ứng dụng Matplotlib (API) để giải thích về sự đánh đổi giữa các giao diện ngầm và rõ ràng.Matplotlib Application
Interfaces (APIs) for an explanation of the trade-offs between the implicit and explicit interfaces. Tạo Hình 1 Tạo Hình 2 Bây giờ chuyển trở lại Hình 1 và thực hiện một số thay đổi Tổng thời gian chạy của tập lệnh: (0 phút 1.092 giây) ( 0 minutes 1.092 seconds) Phòng trưng bày được tạo ra bởi Sphinx-Gallery Ghi chú Nhấn vào đây để tải xuống mã ví dụ đầy đủhere to download the full example code Một con số chỉ có một subplot#fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()0 mà không có đối số trả về fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()1 và một fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()2. Đây thực sự là cách đơn giản nhất và được khuyến nghị để tạo một hình và trục duy nhất. Xếp các ô con theo một hướng#Hai đối số tùy chọn đầu tiên của Khi chỉ xếp theo một hướng, fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()4 đã trả về là một mảng numpy 1D chứa danh sách các trục được tạo.  Nếu bạn đang tạo chỉ một vài trục, thật tiện lợi khi giải nén chúng ngay lập tức cho các biến chuyên dụng cho mỗi trục. Bằng cách đó, chúng ta có thể sử dụng fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()5 thay vì nhiều hơn fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()6. Để có được các ô phụ bên cạnh, hãy truyền các tham số fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()7 cho một hàng và hai cột. Xếp các ô con theo hai hướng#Khi xếp chồng theo hai hướng, fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()4 được trả về là một mảng 2D. Nếu bạn phải đặt các tham số cho mỗi Subplot, nó tiện dụng để lặp lại trên tất cả các ô con trong lưới 2D bằng cách sử dụng fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer()9. fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green') axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]') axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red') axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]') for ax in axs.flat: ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label') # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer() Bạn cũng có thể sử dụng Tuple-Unpacking trong 2D để gán tất cả các ô con cho các biến chuyên dụng: fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer() Chia sẻ trục#Theo mặc định, mỗi trục được chia tỷ lệ riêng lẻ. Do đó, nếu các phạm vi khác nhau, các giá trị đánh dấu của các ô con không căn chỉnh. Bạn có thể sử dụng chia sẻ hoặc chia sẻ để căn chỉnh trục ngang hoặc dọc. Cài đặt chia sẻ hoặc chia sẻ thành fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()0 cho phép chia sẻ toàn cầu trên toàn bộ lưới, tức là các trục y của các ô phụ được xếp theo chiều dọc có cùng thang đo khi sử dụng fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()1. Đối với các ô phụ đang chia sẻ trục, một bộ nhãn Tick là đủ. Nhãn đánh dấu của các trục bên trong được tự động xóa bởi Sharex và Sharey. Vẫn còn một khoảng trống không sử dụng giữa các ô con. Để kiểm soát chính xác vị trí của các ô con, người ta có thể tạo rõ ràng fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()3, sau đó gọi phương thức fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()4 của nó. Ví dụ, chúng ta có thể giảm chiều cao giữa các ô phụ dọc bằng cách sử dụng fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()5. fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()6 là một phương pháp tiện dụng để loại bỏ nhãn và ve từ các ô con không ở rìa của lưới. Ngoài fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()0 và fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()8, cả Sharex và Sharey đều chấp nhận các giá trị 'hàng' và 'col' để chia sẻ các giá trị chỉ trên mỗi hàng hoặc cột. fig = plt.figure() gs = fig.add_gridspec(2, 2, hspace=0, wspace=0) (ax1, ax2), (ax3, ax4) = gs.subplots(sharex='col', sharey='row') fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x + 1, -y, 'tab:green') ax4.plot(x + 2, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer() Nếu bạn muốn một cấu trúc chia sẻ phức tạp hơn, trước tiên bạn có thể tạo lưới các trục không chia sẻ, sau đó gọi fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x, -y, 'tab:green') ax4.plot(x, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()9 hoặc fig = plt.figure() gs = fig.add_gridspec(2, 2, hspace=0, wspace=0) (ax1, ax2), (ax3, ax4) = gs.subplots(sharex='col', sharey='row') fig.suptitle('Sharing x per column, y per row') ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y**2, 'tab:orange') ax3.plot(x + 1, -y, 'tab:green') ax4.plot(x + 2, -y**2, 'tab:red') for ax in fig.get_axes(): ax.label_outer()0 để thêm thông tin chia sẻ một posteriori. fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title("main") axs[1, 0].plot(x, y**2) axs[1, 0].set_title("shares x with main") axs[1, 0].sharex(axs[0, 0]) axs[0, 1].plot(x + 1, y + 1) axs[0, 1].set_title("unrelated") axs[1, 1].plot(x + 2, y + 2) axs[1, 1].set_title("also unrelated") fig.tight_layout() Trục cực#Tham số subplot_kw của Tổng thời gian chạy của tập lệnh: (0 phút 7,949 giây) ( 0 minutes 7.949 seconds) Phòng trưng bày được tạo ra bởi Sphinx-Gallery Làm thế nào để bạn vẽ nhiều biểu đồ trên các hình khác nhau trong Python?Quản lý nhiều hình trong Pyplot.. Nhập matplotlib.pyplot như PLT Nhập Numpy như NP T = NP. Arange (0,0, 2.0, 0,01) S1 = NP. tội lỗi (2*np. pi*t) s2 = np. Tội lỗi (4*np. .... Hình (1) PLT. Subplot (211) plt. Lô đất (T, S1) plt. Subplot (212) plt. Lô đất (t, 2*S1). Hình (1) PLT. Subplot (211) plt. Biểu đồ (t, s2, 's') ax = plt. GCA () AX .. Làm cách nào để hiển thị nhiều hình ảnh trong một hình chính xác trong matplotlib?Matplotlib với python tạo dữ liệu ngẫu nhiên bằng cách sử dụng numpy.Thêm một sơ đồ con vào hình hiện tại, NROWS = 1, NCOLS = 4 và tại Index = 1.Hiển thị dữ liệu dưới dạng hình ảnh, tức là, trên raster thường xuyên 2D, sử dụng phương thức imshow () với cmap = "blues_r".Thêm một subplot vào hình hiện tại, NROWS = 1, Ncols = 4 và tại Index = 2.Create random data using numpy. Add a subplot to the current figure, nrows=1, ncols=4 and at index=1. Display data as an image, i.e., on a 2D regular raster, using imshow() method with cmap="Blues_r". Add a subplot to the current figure, nrows=1, ncols=4 and at index=2.
Làm thế nào để bạn vẽ nhiều giá trị trong Python?Đặt kích thước hình và điều chỉnh phần đệm giữa và xung quanh các ô phụ .. Tạo các điểm dữ liệu XS và YS ngẫu nhiên bằng cách sử dụng Numpy .. ZIP XS và YS.Lặp lại chúng với nhau .. Tạo một biểu đồ phân tán với mỗi giá trị x và y .. Để hiển thị hình, sử dụng phương thức show () .. Subplots () làm gì trong matplotlib?Các ô phụ có nghĩa là các nhóm trục có thể tồn tại trong một con số matplotlib.Chức năng Subplots () trong thư viện matplotlib, giúp tạo ra nhiều bố cục của các ô con.Nó cung cấp quyền kiểm soát tất cả các ô riêng lẻ được tạo ra.helps in creating multiple layouts of subplots. It provides control over all the individual plots that are created. |
