python-数据分析-（7）matplotlib子图的绘制

matplotlib多个图形的绘制

import导入模块

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

可以用子图来将图样（plot）放在均匀的坐标网格中。用 subplot 函数的时候，你需要指明网格的行列数量，以及你希望将图样放在哪一个网格区域中。此外，gridspec 的功能更强大，你也可以选择它来实现这个功能。

设置参数

# 画布参数
# 1 修改字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 2 修改符号显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 3 修改背景颜色
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#A9A9A9'
# 4 修改轴的颜色
plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'white'
# 5 修改刻度字体颜色
plt.rcParams['xtick.color'] = 'black'
plt.rcParams['ytick.color'] = 'black'
# 6 字体的更改
font = {
     
    'family':'SimHei', # 字体
    'weight':'normal', # 宽度
    'size':12,         # 字体大小
    'color':'black'    # 字体颜色
        }

一个图中绘制多条曲线

plt.figure(facecolor='blue',figsize=(8,6))

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 绘制第一条曲线
plt.scatter(x, y1, c=y1, cmap='rainbow')
# 绘制第二条曲线
plt.scatter(x, y2, c=y2, cmap='summer')
# 添加图例
plt.legend(['y = sinx', 'y=cosx'])
plt.show()

绘制多个子图

pl = plt.figure(figsize=(6,6)) # 设置画布
plt.suptitle('我的画板', fontdict=font)  # 绘图的标题
plt.subplots_adjust(left=0.1, hspace=0.8, top=0.5) # 绘图左右上下边距
# 添加第一个子图
pl.add_subplot(3,2,1)
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x)
plt.scatter(np.sin(x), np.cos(x))

# 添加第二个子图
pl.add_subplot(6,2,2)
y2 = np.cos(x)
plt.scatter(np.sin(x), np.cos(x))

# 添加第三个子图
pl.add_subplot(6,2,4)
plt.scatter(np.sin(x), np.cos(x))

# 添加第4个子图
pl.add_subplot(3,1,2)
# y2 = np.cos(x)
plt.scatter(np.sin(x), np.cos(x))

# 添加第5个子图
pl.add_subplot(3,2,5)
# y2 = np.cos(x)
plt.scatter(np.sin(x), np.cos(x))

# 添加第6个子图
pl.add_subplot(3,2,6)
# y2 = np.cos(x)
plt.scatter(np.sin(x), np.cos(x))

# 展示
plt.show()