python布局子图，进行子图填充

要进行Python布局子图并进行子图填充，可以使用Matplotlib库。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建主图和子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 绘制子图1
axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [2, 4, 3])
axs[0, 0].set_title('Subplot 1')

# 绘制子图2
axs[0, 1].scatter([1, 2, 3], [2, 4, 3])
axs[0, 1].set_title('Subplot 2')

# 绘制子图3
axs[1, 0].hist([1, 2, 2, 3, 3, 3])
axs[1, 0].set_title('Subplot 3')

# 绘制子图4
axs[1, 1].pie([1, 2, 2, 3, 3, 3])
axs[1, 1].set_title('Subplot 4')

# 调整子图间距和边距
fig.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.4, left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个2x2的子图网格，并在每个子图中绘制了不同类型的图形。我们还使用`subplots_adjust()`函数调整了子图之间的间距和边距。最后，我们使用`show()`函数显示图形。

相关问题

python 子图不等间距

### 解决 Python 中 Matplotlib 子图布局不等间距问题

当遇到子图之间存在重叠或间距不均匀的情况时，可以采用 `tight_layout()` 函数来自动调整参数以填充指定的区域，从而使得各个子图之间的间距更加合理[^1]。

对于希望进一步自定义控制子图间的距离以及确保它们是等间距分布的需求，则可以通过设置 `plt.subplots_adjust` 或者利用更灵活的方式——GridSpec 来完成。下面展示了一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

#define figure with gridspec
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
gs = GridSpec(2, 2, figure=fig)

#add subplots at specific grid locations and set equal width_ratios/height_ratios for uniformity
ax0 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 1], sharey=ax0)
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, 0], sharex=ax0)
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, 1], sharex=ax1, sharey=ax2)

for ax in fig.get_axes():
    ax.label_outer()

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码通过引入 `GridSpec` 对象并将其应用到图形对象上，实现了对四个子图位置的具体安排；同时设置了共享坐标轴以便更好地保持一致性和美观度。最后调用了 `tight_layout()` 方法优化整体布局效果。

matplotlib增大子图间距

### 如何在Matplotlib中增加子图的间距

当处理多个子图时，可能会遇到图形之间重叠的问题。为了改善这种状况并使图表更加清晰易读，可以采用多种方法来调整子图间的距离。

#### 使用 `tight_layout` 函数自动优化布局
最简单的方式就是调用 `fig.tight_layout()` 方法来自动生成合理的间隔，这通常能很好地解决问题而无需手动指定参数[^2]。

import matplotlib.pyplot as plt 

#define subplots 
fig, ax = plt.subplots(2, 2)

# Apply automatic layout adjustment
fig.tight_layout()

plt.show()

#### 手动设置子图间距
如果希望更精确地控制各部分的位置，则可以通过修改 `subplots_adjust` 来实现自定义配置：

- `left`: 左边距，默认为0.125。
- `right`: 右边距，默认为0.9。
- `bottom`: 底部边缘，默认为0.1。
- `top`: 上方边界，默认为0.9。
- `wspace`: 子区宽度方向上的填充比例，默认为0.2。
- `hspace`: 高度方向上相邻两行之间的高度百分比，默认为0.2。

通过适当调节这些属性值，可以获得理想的视觉效果[^4]。

import matplotlib.pyplot as plt 

#define subplots with custom spacing parameters
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None,
                    wspace=0.4, hspace=0.6)  

plt.show()

对于更为复杂的场景，还可以考虑使用 `GridSpec` 或者其他高级绘图工具来进行灵活布置[^3]。