本文教会我们调节Matplotlib子图尺寸

89542767 发布于2022-12-22 21:23 / 1000人阅读

　　Matplotlib的能把许多张绘画到了一个控制界面,这便制定到控制面板切分为一个个子图,接下来本文关键为大家介绍了关于调整Matplotlib子图尺寸的资料,原文中根据案例编码推荐的十分详尽,需用的小伙伴可以参考一下。

　　前不久就遇到这种情况，始终忘记了写，今夜夜深人静时汇总这波~

　　难题

　　我坚信，看见这篇文章博主得人，你一定早已会用Matplotlib中的pyplot绘图。

　　比如像这类图

　　你也应该会调整单个图的大小了，就是使用如下语句控制单个图形figure的大小，比如我这里设的8*6的。

　　fig3=plt.figure(figsize=(8,6))

　　但随着继续深入的学习，有时我们很有必要将两个图画在一起，来做对比，所以你也应该会在一个画布上画多个子图了。比如下图

　　即是通过subplot实现

　　#展示一下数据
　　fig=plt.figure(figsize=(15,7))
　　fig1=plt.subplot(231)
　　plt.scatter(data.loc[:,'Avg.Area Income'],data.loc[:,'Price'])
　　plt.title('Income VS Price')
　　fig2=plt.subplot(232)
　　plt.scatter(data.loc[:,'Avg.Area House Age'],data.loc[:,'Price'])
　　plt.title('Age VS Price')
　　fig3=plt.subplot(233)
　　plt.scatter(data.loc[:,'Avg.Area Number of Rooms'],data.loc[:,'Price'])
　　plt.title('Number VS Price')
　　fig4=plt.subplot(234)
　　plt.scatter(data.loc[:,'Area Population'],data.loc[:,'Price'])
　　plt.title('Population VS Price')
　　fig5=plt.subplot(235)
　　plt.scatter(data.loc[:,'size'],data.loc[:,'Price'])
　　plt.title('size VS Price')
　　plt.show()

　　目前为止图好像没有问题，那问题在哪呢？就是在子图比较少的时候，整个图可能会变形，出现下图情况。

　　这显然不是我们期望的，我们希望他不要拉长。但是貌似直接通过subplot画出的子图无法更改大小，网上给的一些方案也比较麻烦。

　　简便的解决方法

　　把这两个子图画在同一个画布里，这样即是子图无法改变，但是外面的画布大小可以改变，子图就可以根据外面画布大小自适应的显示了。

　　对于该图

　　其原始代码为

　　fig6=plt.subplot(121)
　　label0=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==0],X.loc[:,'V2'][y_corrected==0])
　　label1=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==1],X.loc[:,'V2'][y_corrected==1])
　　label2=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==2],X.loc[:,'V2'][y_corrected==2])
　　plt.title("corrected data")
　　plt.xlabel('V1')
　　plt.ylabel('V2')
　　plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
　　plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
　　fig7=plt.subplot(122)
　　label0=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==0],X.loc[:,'V2'][y==0])
　　label1=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==1],X.loc[:,'V2'][y==1])
　　label2=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==2],X.loc[:,'V2'][y==2])
　　plt.title("labled data")
　　plt.xlabel('V1')
　　plt.ylabel('V2')
　　plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
　　plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
　　plt.show()

　　可以看到两个子图fig6和fig7都是直接使用subplot得到的，所以它变形了。

　　修改后应该是这样的：

　　对应代码：

　　fig=plt.figure(figsize=(11,4))
　　fig6=plt.subplot(121)
　　label0=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==0],X.loc[:,'V2'][y_corrected==0])
　　label1=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==1],X.loc[:,'V2'][y_corrected==1])
　　label2=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==2],X.loc[:,'V2'][y_corrected==2])
　　plt.title("corrected data")
　　plt.xlabel('V1')
　　plt.ylabel('V2')
　　plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
　　plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
　　fig7=plt.subplot(122)
　　label0=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==0],X.loc[:,'V2'][y==0])
　　label1=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==1],X.loc[:,'V2'][y==1])
　　label2=plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==2],X.loc[:,'V2'][y==2])
　　plt.title("labled data")
　　plt.xlabel('V1')
　　plt.ylabel('V2')
　　plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
　　plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
　　plt.show()

　　相比原来的代码就多了第一行的操作，定一个合适画布的大小就可以方便动态调整子图了。

　　麻烦点的方法

　　看到网上是有可以自定义子图大小的方法的，不过相比我想出来的这个方法，感觉太麻烦了。这个方法能解决我这一类问题了，如果后面遇到需要一个子图大一个子图小的问题再多带带记录把。

　　总结

　　这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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