python 子图间距_Python 数据分析（二）：Matplotlib 绘图

在 Matplotlib 中，可以通过 `subplots_adjust()` 函数调整子图间距。

该函数的参数包括：

- `left`：左边距，取值为 0 到 1 之间的浮点数。
- `right`：右边距，取值为 0 到 1 之间的浮点数。
- `bottom`：下边距，取值为 0 到 1 之间的浮点数。
- `top`：上边距，取值为 0 到 1 之间的浮点数。
- `wspace`：子图之间的宽度间距，取值为 0 到正无穷之间的浮点数。
- `hspace`：子图之间的高度间距，取值为 0 到正无穷之间的浮点数。

例如，如果要将子图之间的水平间距设置为 0.5，代码如下：

fig.subplots_adjust(wspace=0.5)

如果要将子图之间的垂直间距设置为 0.2，代码如下：

fig.subplots_adjust(hspace=0.2)

如果要将子图之间的水平间距和垂直间距都设置为 0.5，代码如下：

fig.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5)

需要注意的是，`subplots_adjust()` 函数只对 `subplot()` 函数创建的子图有效。如果使用 `add_subplot()` 函数创建子图，需要使用 `tight_layout()` 函数调整子图间距。

相关问题

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]。

Python subplot缩小两个子图间距

在Python的数据可视化库Matplotlib中，`subplot`函数用于在同一画布上创建多个子图。有时，默认生成的子图之间的间距可能显得过大，影响整体美观和信息展示效率。

要调整两个子图之间的距离，你可以采用以下几种方法：

### 使用 `plt.subplots_adjust`
这是最直接的方式之一。通过设置参数如`wspace`(宽度方向) 和 `hspace`(高度方向)，可以控制子图间的空白区域大小。数值越小代表间距越紧密。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
# 创建4x4网格布局，并添加四个子图...
for i in range(1, 5):
    ax = fig.add_subplot(2, 2, i)
    # 绘制图形...

plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.6)  

### 利用 `GridSpec`
`GridSpec` 提供了更强大的排版功能，允许用户对每个元素的位置、尺寸进行精细调控。它同样支持修改行间及列间的间隔属性。

from matplotlib.gridspec import GridSpec 

gs = GridSpec(nrows=2, ncols=2)

ax1 = fig.add_subplot(gs[0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[1])

gs.update(left=0.1, right=0.9, wspace=0.05)

此外，在某些情况下也可以考虑使用紧凑型绘图模式 (`tight_layout`) 来自动优化整个图表内的所有组件分布情况：

plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=1.0)

以上三种方案各有特点，可根据实际需求选择最合适的一种应用到项目当中去。