pythonmatplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。_plt.subplot

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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。。

Matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot,plt.subplots。。

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之前也用过plt.subplots()在一张图上画过多个图，今天看到用plt.subplot()的画法想着也来实现下，同时也发现了两者之间的优缺点，感觉subplot()更便捷一点。其实两者都是别人写

好的库函数，只要理解好库函数的传递参数的参数，合理的将自己传入的参数整理，两者都容易上手的。

这里我用的是jupyter notebook 画的，工具挺多的。

plt.subplots()画法画法

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#数据

v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90] v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80] attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]

#plt.subplots()是一个函数，返回一个包含figure和axes数组对象的元组

figure ,axes =plt.subplots(2,2,figsize=(18,12),dpi=100)

# 设置显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常显示负号

ax = axes.flatten() #子图展平,将ax由n*m的Axes组展平成1*nm的Axes组(二维变一维)

# 绘制直方图

# data:必选参数，绘图数据

# bins:直方图的长条形数目，可选项，默认为10

# facecolor:长条形的颜色

# edgecolor:长条形边框的颜色

data = np.random.randn(1000)# 随机生成（1000）服从正态分布的数据

axes[0][0].hist(data,bins=30,facecolor='blue',edgecolor='red')

axes[0][0].set_xlabel("区间")# 显示横轴标签

axes[0][0].set_ylabel("频数/频率")# 显示纵轴标签

axes[0][0].set_title("hist")

# 绘制条形图

axes[0][1].bar(attr,v1,width=0.4, alpha=0.8, color='red', label="v1")

# axes[0][1].bar(attr,v2,width=0.3, alpha=0.8, color='green', label="v2")

axes[0][1].set_title("bar")

axes[0][1].set_xlabel("类别")# 显示横轴标签

axes[0][1].set_ylabel("销量")# 显示纵轴标签

axes[0][1].legend()

# 绘制条形图

ax[2].bar(attr,v2,width=0.4, alpha=0.8, color='green', label="v1")

# axes[0][1].bar(attr,v2,width=0.3, alpha=0.8, color='green', label="v2")

ax[2].set_title("bar1")

ax[2].set_xlabel("类别")# 显示横轴标签

ax[2].set_ylabel("销量")# 显示纵轴标签

ax[2].legend()

# 绘制饼图

sum =0

for data in v2:

sum+=data

d =[] for data in v2:

d.append(data/sum)

explode = [0.06,0,0,0,0.05,0] ax[3].pie(x=d,labels=attr,autopct = '%3.2f%%', colors=('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y'),explode=explode)

ax[3].set_title("pie")

ax[3].axis('equal')

ax[3].legend()

# x (每一块)的比例，如果sum(x) > 1会使用sum(x)归一化

# labels (每一块)饼图外侧显示的说明文字

# explode (每一块)离开中心距离

# startangle 起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起

# shadow 是否阴影

# labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧

# autopct 控制饼图内百分比设置,圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数

# pctdistance 类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度

# radius 控制饼图半径

plt.savefig("D:\StudyDemo\IDEA\PythonDemo\MatplotlibPaint\SaveData\subplots.png")

plt.show()

图subplots

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