python123 绘制子图图形

可以使用 Matplotlib 库中的 `subplot()` 函数绘制子图图形。该函数的用法如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制 2x2 的子图，选中第 1 个子图
plt.subplot(2, 2, 1)
# 在第 1 个子图中绘制柱状图
plt.bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 绘制 2x2 的子图，选中第 2 个子图
plt.subplot(2, 2, 2)
# 在第 2 个子图中绘制折线图
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 绘制 2x2 的子图，选中第 3 个子图
plt.subplot(2, 2, 3)
# 在第 3 个子图中绘制散点图
plt.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 绘制 2x2 的子图，选中第 4 个子图
plt.subplot(2, 2, 4)
# 在第 4 个子图中绘制饼图
plt.pie([4, 5, 6])

其中，`subplot()` 函数的参数分别表示子图的行数、列数和选中的子图编号。在选中的子图中可以绘制相应的图形。以上示例中绘制了四个子图，分别是柱状图、折线图、散点图和饼图。

相关问题

如何用python在直方图的子图中设置距离

要在直方图的子图中设置距离，可以使用matplotlib库中的subplot函数来创建子图，并使用subplots_adjust函数来设置子图之间的间距。

以下是一个示例代码，演示如何使用subplot和subplots_adjust函数来创建具有间距的直方图子图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
np.random.seed(123)
data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(2, 1, 1000)

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4), sharey=True)

# 绘制直方图
axs[0].hist(data1, bins=20, color='blue', alpha=0.5)
axs[1].hist(data2, bins=20, color='red', alpha=0.5)

# 调整子图间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.2)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了两个正态分布的数据集，然后使用subplot函数创建了一个包含两个子图的图形。我们将sharey参数设置为True，以确保两个子图具有相同的y轴刻度。

接下来，我们使用hist函数在每个子图中绘制直方图。我们设置了bins参数为20，以将数据分成20个区间，并将alpha参数设置为0.5，以使直方图更容易看到。

最后，我们使用subplots_adjust函数来设置子图之间的间距。我们将wspace参数设置为0.2，以将子图之间的水平间距设置为20％的图形宽度。

运行代码后，将显示两个具有间距的直方图子图。

Python根据性别中的男女属性绘制各省份男女人数的堆叠柱形图，使用seaborn库，把该图放入plt.subplot(2,2,4)中

以下代码实现了该功能：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('province.csv')

# 绘制堆叠柱形图
sns.set(style='whitegrid')
sns.barplot(x='province', y='num', hue='gender', data=df)
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('省份')
plt.ylabel('人数')
plt.title('各省份男女人数')
plt.tight_layout()

# 放入子图中
plt.subplot(2,2,4)
plt.show()

其中，`province.csv`文件中包含了各省份的男女人数数据，格式如下：

province,gender,num
北京市,男,555
北京市,女,444
天津市,男,333
天津市,女,222
河北省,男,123
河北省,女,456
...

首先，使用`pandas`库读取数据。然后，使用`seaborn`库中的`barplot`函数绘制堆叠柱形图，其中`x`、`y`和`hue`参数分别表示横轴、纵轴和分类变量。接着，对图形进行一些格式设置，例如旋转横轴标签、添加坐标轴标签和标题等。最后，使用`plt.subplot(2,2,4)`将图形放入第四个子图中，并使用`plt.show()`显示图形。