Matplotlib 不同大小的子图

另一种方法是使用 subplots 函数并通过 gridspec_kw matplotlib 教程：使用 GridSpec 和其他函数自定义图形布局 matplotlib.gridspec.GridSpec 具有可用的 gridspect_kw 选项

matplotlib 教程：使用 GridSpec 和其他函数自定义图形布局

matplotlib.gridspec.GridSpec 有可用的 gridspect_kw 选项

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
f, (a0, a1) = plt.subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [3, 1]})
a0.plot(x, y)
a1.plot(y, x)

f.tight_layout()
f.savefig('grid_figure.pdf')

https://i.stack.imgur.com/aBJVa.png

因为这个问题是规范的，所以这里是一个带有垂直子图的例子。

# plot it
f, (a0, a1, a2) = plt.subplots(3, 1, gridspec_kw={'height_ratios': [1, 1, 3]})

a0.plot(x, y)
a1.plot(x, y)
a2.plot(x, y)

f.tight_layout()

https://i.stack.imgur.com/a2djk.png

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您可以使用 gridspec 和 figure：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import gridspec

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) 
gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1]) 
ax0 = plt.subplot(gs[0])
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot(gs[1])
ax1.plot(y, x)

plt.tight_layout()
plt.savefig('grid_figure.pdf')

https://i.stack.imgur.com/hKVwB.png

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我使用 pyplot 的 axes 对象手动调整大小而不使用 GridSpec：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# definitions for the axes
left, width = 0.07, 0.65
bottom, height = 0.1, .8
bottom_h = left_h = left+width+0.02

rect_cones = [left, bottom, width, height]
rect_box = [left_h, bottom, 0.17, height]

fig = plt.figure()

cones = plt.axes(rect_cones)
box = plt.axes(rect_box)

cones.plot(x, y)

box.plot(y, x)

plt.show()

https://i.stack.imgur.com/0xoSF.png

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可能最简单的方法是使用 Customizing Location of Subplot Using GridSpec 中描述的 subplot2grid。

ax = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0))

等于

import matplotlib.gridspec as gridspec
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
ax = plt.subplot(gs[0, 0])

所以bmu的例子变成了：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax0 = plt.subplot2grid((1, 3), (0, 0), colspan=2)
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot2grid((1, 3), (0, 2))
ax1.plot(y, x)

plt.tight_layout()
plt.savefig('grid_figure.pdf')

https://i.stack.imgur.com/Wqbsr.png

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用一种简单的方法，不用gridspec也可以完成不同尺寸的子图：

plt.figure(figsize=(12, 6))
ax1 = plt.subplot(2,3,1)
ax2 = plt.subplot(2,3,2)
ax3 = plt.subplot(2,3,3)
ax4 = plt.subplot(2,1,2)
axes = [ax1, ax2, ax3, ax4]

https://i.stack.imgur.com/6W3aE.png

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在 matplotlib 3.3.0、subplot_mosaic 中添加了一个很好的方法。

您可以使用“ASCII 艺术”风格制作精美的布局。

例如

fig, axes = plt.subplot_mosaic("ABC;DDD")

将在顶行为您提供三个轴，在底行为您提供一个跨越整个宽度的轴，如下所示

https://i.stack.imgur.com/oHHL6.png

这个方法的一个好处是从函数返回的 axes 是一个包含您定义的名称的字典，从而更容易跟踪什么是什么，例如

axes["A"].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])

如果您想使用更长的名称，还可以将列表列表传递给 subplot_mosaic

fig, axes = plt.subplot_mosaic(
    [["top left", "top centre", "top right"],
     ["bottom row", "bottom row", "bottom row"]]
)

axes["top left"].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])

将产生相同的数字

https://i.stack.imgur.com/uuOMp.png

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