Учебники

Матплотлиб – Мультиплоты

В этой главе мы научимся создавать несколько сюжетов на одном холсте.

Функция subplot () возвращает объект оси в заданной позиции сетки. Сигнатура Call этой функции –

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

На текущем рисунке функция создает и возвращает объект Axes с указателем позиции сетки nrows по ncolsaxes. Индексы изменяются от 1 до nrows * ncols с приращением в главном порядке строк. Если значение параметраrow, ncols и index меньше 10, индексы также могут быть заданы как одно объединенное, threedigitnumber.

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

Создание подзаголовка приведет к удалению любого ранее существующего подплота, который перекрывается 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))

Выше строка кода генерирует следующий вывод –

Multiplots

Функция add_subplot () класса figure 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 –

Добавить спотовую функцию

Вы можете добавить график вставки на том же рисунке, добавив другой объект осей на том же рисунке.

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 вышеупомянутой строки кода генерируется следующий вывод: