Matplotlib - Мультиплоты

В этой главе мы узнаем, как создать несколько подсюжетов на одном холсте.

В subplot()функция возвращает объект оси в заданной позиции сетки. Сигнатура вызова этой функции -

plt.subplot(subplot(nrows, ncols, index)

На текущем рисунке функция создает и возвращает объект Axes с индексом позиции сетки nrows по ncolsaxes. Индексы меняются от 1 до nrows * ncols, увеличиваясь в порядке возрастания строк. Если значения nrows, ncols и index меньше 10. Индексы также могут быть заданы как одиночные, сцепленные, трехзначные числа.

Например, подзаголовок (2, 3, 3) и подзаголовок (233) создают оси в верхнем правом углу текущей фигуры, занимая половину высоты фигуры и треть ширины фигуры.

Создание подзаговора удалит все ранее существовавшие подзаговоры, которые перекрываются с ним за пределами общей границы.

import matplotlib.pyplot as plt
# plot a line, implicitly creating a subplot(111)
plt.plot([1,2,3])
# now create a subplot which represents the top plot of a grid with 2 rows and 1 column.
#Since this subplot will overlap the first, the plot (and its axes) previously 
created, will be removed
plt.subplot(211)
plt.plot(range(12))
plt.subplot(212, facecolor='y') # creates 2nd subplot with yellow background
plt.plot(range(12))

Приведенная выше строка кода генерирует следующий вывод -

Функция add_subplot () класса фигур не будет перезаписывать существующий график -

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot([1,2,3])
ax2 = fig.add_subplot(221, facecolor='y')
ax2.plot([1,2,3])

Когда приведенная выше строка кода выполняется, она генерирует следующий вывод:

Вы можете добавить график вставки на тот же рисунок, добавив другой объект оси на том же холсте фигуры.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
fig=plt.figure()
axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # main axes
axes2 = fig.add_axes([0.55, 0.55, 0.3, 0.3]) # inset axes
y = np.sin(x)
axes1.plot(x, y, 'b')
axes2.plot(x,np.cos(x),'r')
axes1.set_title('sine')
axes2.set_title("cosine")
plt.show()

После выполнения вышеуказанной строки кода создается следующий вывод: