我正在寻找类似于R中的arrangeGrob的东西:
我有一个函数(例如,函数FUN1
),它创建了一个包含子图的图。创建的子图FUN1
的数量可能会有所不同,图表本身也非常复杂。我还有另外两个函数FUN2
和FUN3
,它们也会创建不同结构的图。
是否有一种简单的方法来定义/排列 整体GRID ,例如简单的3行1列样式并简单地传递
FUN1 --> GRID(row 1, col 1)
FUN2 --> GRID(row 2, col 1)
FUN3 --> GRID(row 3, col 1)
之后,FUN1
生成的复杂图表被绘制在第1行,FUN2在第2行中生成的图表依此类推,而没有在之前指定FUN中的子图标准?
答案 0 :(得分:2)
使用matplotlib创建绘图的常用方法是首先创建一些轴,然后绘制到这些轴。可以使用plt.subplots
使用figure.add_subplot
,plt.subplot2grid
,GridSpec
或更复杂的网格在网格上设置轴。
创建这些轴后,可以将它们赋予函数,这些函数将内容绘制到轴上。以下是创建6个轴并使用3个不同函数绘制它们的示例。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import numpy as np
def func1(ax, bx, cx):
x = np.arange(3)
x2 = np.linspace(-3,3)
y1 = [1,2,4]
y2 = [3,2.5,3.4]
f = lambda x: np.exp(-x**2)
ax.bar(x-0.5, y1, width=0.4)
ax.bar(x, y2, width=0.4)
bx.plot(x,y1, label="lab1")
bx.scatter(x,y2, label="lab2")
bx.legend()
cx.fill_between(x2, f(x2))
def func2(ax, bx):
x = np.arange(1,18)/1.9
y = np.arange(1,6)/1.4
z = np.outer(np.sin(x), -np.sqrt(y)).T
ax.imshow(z, aspect="auto", cmap="Purples_r")
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3,3),np.linspace(-3,3))
U = -1-X**2+Y
V = 1+X-Y**2
bx.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap="autumn")
def func3(ax):
data = [sorted(np.random.normal(0, s, 100)) for s in range(2,5)]
ax.violinplot(data)
gs = gridspec.GridSpec(3, 4,
width_ratios=[1,1.5,0.75,1], height_ratios=[3,2,2] )
ax1 = plt.subplot(gs[0:2,0])
ax2 = plt.subplot(gs[2,0:2])
ax3 = plt.subplot(gs[0,1:3])
ax4 = plt.subplot(gs[1,1])
ax5 = plt.subplot(gs[0,3])
ax6 = plt.subplot(gs[1:,2:])
func1(ax1, ax3, ax5)
func3(ax2)
func2(ax4, ax6)
plt.tight_layout()
plt.show()