matplotlib子图标题

时间: 2023-05-17 17:03:27 浏览: 117

【python数据分析（23）】Matplotlib库绘图的子图、主次刻度、注解、图表输出

1、子图 1）在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象； 2）在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象； 3）每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域 1.1 plt.figure绘制子图 1）直接通过num参数绘制子图 plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=, **kwargs) 常使用的是前五个参数： num=None 第几个图像 figsize=None 图像的大小\ndpi= 在Python数据分析领域，Matplotlib库是绘制图形的基础工具，提供了丰富的功能来创建各种类型的图表。在Matplotlib中，一个完整的图像被称为`Figure`对象，它能够包含一个或多个`Axes`对象。`Axes`对象各自拥有独立的坐标系统，允许在同一个图像中绘制不同的数据。 1. **绘制子图**： - 使用`plt.figure()`函数可以直接创建子图。通过`num`参数指定子图编号，`figsize`设置图像大小，`dpi`定义图像分辨率。例如： ```python fig1 = plt.figure(num=1, figsize=(4,2)) plt.plot(np.random.rand(50).cumsum(),'k--') ``` 如果在调用`plot()`等绘图函数时没有指定`figure()`，Matplotlib会默认创建一个`figure`对象。 - `fig.add_subplot()`方法用于在已经创建的`figure`上添加`axes`。例如： ```python fig = plt.figure(figsize=(10,3), facecolor='gray') ax1 = fig.add_subplot(1,2,1) ax2 = fig.add_subplot(1,2,2) ``` - `plt.subplots()`函数则可以一次性创建多行多列的子图，返回一个`axes`数组，便于批量操作。例如： ```python fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10,4)) ``` 2. **通过数组指定子图位置**： - 可以通过数组索引来指定在哪个子图上绘制，例如： ```python ax1 = axes[0,0] ax2 = axes[1,0] ax1.plot(ts) ax2.plot(ts, color='g') ``` 3. **子图参数调整**： - `sharex`和`sharey`参数用于控制子图间是否共享X轴或Y轴的刻度，如`sharex=True, sharey=True`。 - `wspace`和`hspace`用于设置子图间的水平和垂直间距，例如： ```python fig, axes = plt.subplots(2,2, sharex=True, sharey=True) plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0) ``` 4. **主次刻度**： Matplotlib可以通过`次要刻度线`增强图表的可读性。例如，可以使用`ax.secondary_xaxis()`或`ax.secondary_yaxis()`来添加次要坐标轴。这通常用于展示不同尺度的数据或时间序列。 5. **图表注解**：在图表上添加注解可以提供额外的信息。`plt.annotate()`函数可以用来添加文本注解，它接受坐标、文本内容以及如何连接文本和图形的参数。 6. **图表输出**：一旦绘图完成，可以使用`plt.show()`显示图表，或者使用`plt.savefig()`保存为图像文件，例如`.png`、`.pdf`等格式。掌握这些基础知识后，就能利用Matplotlib创建复杂的多系列图表，包括直方图、折线图、散点图等，实现数据的可视化分析。在实际应用中，还可以结合其他库如Seaborn或Plotly，进一步提升图表的美观性和交互性。

可以使用plt.subplot()函数创建子图，并使用set_title()函数设置子图标题。例如： import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个2x2的子图 fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 在第一个子图中设置标题 axs[0, 0].set_title('Subplot 1') # 在第二个子图中设置标题 axs[0, 1].set_title('Subplot 2') # 在第三个子图中设置标题 axs[1, 0].set_title('Subplot 3') # 在第四个子图中设置标题 axs[1, 1].set_title('Subplot 4') plt.show()

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