matplotlib中subplot和axes创建子图的应用 python

转自：https://blog.csdn.net/claroja/article/details/70841382 刚开始用matplotlib时对其中的一些概念和继承关系一直不是很清楚，下面的内容会有帮助。
总括

MATLAB和pyplot有当前的图形（figure）和当前的轴（axes）的概念，所有的作图命令都是对当前的对象作用。可以通过gca()获得当前的axes（轴），通过gcf()获得当前的图形（figure）。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t) t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1) t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--') plt.show()

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如果不指定figure()的轴，figure(1)命令默认会被建立，同样的如果你不指定subplot(numrows, numcols, fignum)的轴，subplot(111)也会自动建立。

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1) # 创建第一个画板（figure） plt.subplot(211) # 第一个画板的第一个子图 plt.plot([1, 2, 3]) plt.subplot(212) # 第二个画板的第二个子图 plt.plot([4, 5, 6]) plt.figure(2) #创建第二个画板 plt.plot([4, 5, 6]) # 默认子图命令是subplot(111) plt.figure(1) # 调取画板1; subplot(212)仍然被调用中 plt.subplot(211) #调用subplot(211) plt.title('Easy as 1, 2, 3') # 做出211的标题

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subplot()是将整个figure均等分割，而axes()则可以在figure上画图。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 dt = 0.001 t = np.arange(0.0, 10.0, dt) r = np.exp(-t[:1000]/0.05) # impulse response x = np.random.randn(len(t)) s = np.convolve(x, r)[:len(x)]*dt # colored noise # 默认主轴图axes是subplot(111) plt.plot(t, s) plt.axis([0, 1, 1.1*np.amin(s), 2*np.amax(s)]) plt.xlabel('time (s)') plt.ylabel('current (nA)') plt.title('Gaussian colored noise') #内嵌图 a = plt.axes([.65, .6, .2, .2], facecolor='y') n, bins, patches = plt.hist(s, 400, normed=1) plt.title('Probability') plt.xticks([]) plt.yticks([]) #另外一个内嵌图 a = plt.axes([0.2, 0.6, .2, .2], facecolor='y') plt.plot(t[:len(r)], r) plt.title('Impulse response') plt.xlim(0, 0.2) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show()