matplotlab子图

### Matplotlib 中创建和操作子图 #### 使用 `subplot()` 方法 `subplot()` 是一种简单且常用的方式来创建子图。该函数会自动管理布局并返回一个轴对象，可以通过传递行数、列数以及当前子图的位置来定义子图。以下是使用 `subplot()` 的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 6)) # 创建第一个子图 plt.subplot(2, 2, 1) # 参数表示 (rows, columns, index) plt.plot([0, 1], [0, 1]) plt.title('Subplot 1') # 创建第二个子图 plt.subplot(2, 2, 2) plt.scatter([0, 1], [1, 0]) plt.title('Subplot 2') # 创建第三个子图 plt.subplot(2, 2, 3) plt.bar(['A', 'B'], [3, 5]) plt.title('Subplot 3') # 创建第四个子图 plt.subplot(2, 2, 4) plt.hist([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0], bins=5) plt.title('Subplot 4') plt.tight_layout() plt.show() ``` --- #### 使用 `subplots()` 方法 `subplots()` 提供了一种更灵活的方式一次性创建多个子图，并返回一个包含所有轴对象的数组。这种方法特别适合于需要统一调整共享属性的情况。以下是一个例子： ```python fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6)) # 返回 fig 和 ax 数组 axs[0, 0].plot([0, 1], [0, 1]) # 访问特定子图 axs[0, 0].set_title('Subplot 1') axs[0, 1].scatter([0, 1], [1, 0]) axs[0, 1].set_title('Subplot 2') axs[1, 0].bar(['A', 'B'], [3, 5]) axs[1, 0].set_title('Subplot 3') axs[1, 1].hist([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0], bins=5) axs[1, 1].set_title('Subplot 4') plt.tight_layout() plt.show() ``` --- #### 使用 `add_subplot()` 方法 `add_subplot()` 可以手动向 Figure 对象添加单个子图。此方法提供了更大的灵活性，尤其是在复杂布局的情况下。下面展示了一个简单的例子： ```python fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # 添加第一个子图 ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax1.plot([0, 1], [0, 1]) ax1.set_title('Add Subplot 1') # 添加第二个子图 ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax2.scatter([0, 1], [1, 0]) ax2.set_title('Add Subplot 2') # 添加第三个子图 ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax3.bar(['A', 'B'], [3, 5]) ax3.set_title('Add Subplot 3') # 添加第四个子图 ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) ax4.hist([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0], bins=5) ax4.set_title('Add Subplot 4') plt.tight_layout() plt.show() ``` --- #### 结合 Pandas 数据框绘图如果正在处理的是 Pandas DataFrame，则可以直接调用其内置的 `.plot()` 方法来快速生成图表。这种方式通常不需要显式地创建子图，但仍可通过设置参数实现自定义效果。例如： ```python import pandas as pd data = {'Category': ['A', 'B', 'C'], 'Value1': [1, 2, 3], 'Value2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots() df.plot(kind='bar', x='Category', y=['Value1', 'Value2'], ax=ax) ax.set_title('Pandas Plot Example') plt.show() ``` 上述方法展示了如何通过不同方式在 Matplotlib 中创建和操作子图[^3]。 ---

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