数据分析应用项目化教程（Python） 课件 任务8.4 高阶绘图

项目8matplotlib图形库的数据可视化

任务8.4高阶绘图绘制多个子图，包括镶嵌式和非镶嵌式、均匀状态和非均匀状态设置多个子图共享坐标轴设置图形轴框线、设置figure的大小设置其它绘制镶嵌式的多重图表fig.add_axes()：可以被用于镶嵌式的多重图表绘制。fig.add_axes([x,y,width,height])：在指定的位置添加axes，需要指定axes左下角的坐标位置，宽度高度。axes1=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])axes2=fig.add_axes([0.2,0.5,0.4,0.3])#mainaxesaxes1.plot(x,y,'r')#insetaxesaxes2.plot(y,x,'g')绘制非镶嵌式均匀状态的多重图表fig.add_subplot()、plt.subplot()、plt.subplots()；fig.add_subplot()和plt.subplot()两种方法与fig.add_axes()方法相比，不能控制Axes对象的具体位置，更无法设置嵌套结构的子图。在figure上添加单个axes使用基于1的索引。fig.add_subplot()和plt.subplot()使用方式一样。#fig.add_subplot()和#plt.subplot()使用方式一样ax1=plt.subplot(121)#子图1plt.plot([1,2,3],[1,2,3])ax2=plt.subplot(122)#子图2ax2.plot([1,2,3],[3,2,1]);绘制非镶嵌式均匀状态的多重图表plt.subplots绘制均匀状态下的子图

一次性添加多个子图，并且子图呈网格状排布。返回一个figure和m×n的axes数组。figsize参数可以指定整个画布的大小，

sharex和sharey分别表示是否共享横轴和纵轴。fig,axs=plt.subplots(2,3,figsize=(8,4),sharex=True,sharey=True)plt.subplots_adjust(wspace=2,hspace=4)#调整子图之间的间距fig.tight_layout();#自动调节子图的位置，使得子图之间不会发生重叠subplots是基于OO模式的写法，显式创建一个或多个axes对象，然后在对应的子图对象上进行绘图操作。

subplot是基于pyplot模式的写法，每次在指定位置新建一个子图，并且之后的绘图操作都会指向当前子图，本质上subplot也是Figure.add_subplot的一种封装。绘制非镶嵌式非均匀状态的多重图表plt.subplot2grid()GridSpec()、fig.add_gridspec()

该函数能够在画布的特定位置创建axes对象，即绘图区域。不仅如此，它还可以使用不同数量的行、列来创建跨度不同的绘图区域。GridSpec或add_gridspec可以指定相对宽度比例

width_ratios和相对高度比例参数height_ratios调整合并子图。也通过切片也可以实现子图的合并而达到跨图的功能。更灵活。设置多个子图共享坐标轴同一幅图中并列的2个X、Y轴twinx()和twiny()ax2=ax1.twinx()#twinx()的作用是在ax1的位置创建了另一个ax2对象覆盖于其上，并保证2个Axes对象的X轴完全一致，从而达到了1幅图中2个Y轴的效果。设置多个子图共享坐标轴不同的图保持一致的X、Y轴sharex参数和sharey参数#ax2对象与ax1对象保持一致的X轴ax2=fig.add_subplot(312,sharex=ax1)#ax3对象与ax1对象保持一致的X轴ax3=fig.add_subplot(313,sharex=ax1)设置边框ax.spines['bottom'].set_color('blue')ax.spines['top'].set_color('blue')ax.spines['left'].set_color('red')ax.spines['left'].set_linewidth(2)ax.spines['right'].set_visible(False);#等价ax.spines['right'].set_color("None")#等价ax.spines['right'].set_color("none")设置中央坐标轴通过set_color去掉不想显示的轴线、通过set_position把轴线移动到特定#隐藏上侧和右侧坐标轴线ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['top'].set_color('none')#将下侧、左侧坐标轴线移到图中央#‘data’表示将边框放置在指定的数据坐标处ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))ax.spines['left'].set_position(('data',0))#设置坐标轴刻度标签位置ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')ax.yaxis.set_ticks_position('left')设置figure的大小figure的大小就是画布的大小，参数figsize=（宽度、高度），单位是英寸；参数dp=分辨率，单位为每英寸点数。#方式1：在显示创建figure对象的同时，通过figsize参数指定画布大小fig=plt.figure(figsize=(3,2),dpi=100)#方式2：通过set_size_inches()方法指定画布大小figure.set_size_inches(3,2)figure.dpi=100设置其它调整图表大小：保存图形时，标签有时会被剪裁，可能需要稍微调整轴的位置。#调整图表的大小，四个参数分别代表图表四个边框所在位置（归一化0到1）fig.subplots_adjust(left=0.1,right=0.9,bottom=0.3,top=0.7)向图表中添加表格：plt.tablematplotlib整合了LaTeX表达式,支持在图表中插入数学表达式。小结基于面向对象接口绘制多个子图方法镶嵌式：fig.add_axes()；非镶嵌式均匀状态：fig.add_subplot()、plt.subplot()、plt.subplots()；非均匀状态：plt.subplot2grid()、GridSpec()、fig.add_gridspec()。共享坐标轴方法或参数同一个图中共享2个X轴或2个Y轴：twinx()、twiny()；不同的图保持一致的X轴或Y轴：sharex参数或sharey参数。设置图形轴框线方法轴框线可见：ax.spines[].set_visible()，通过属性['top','bottom','left','right']分别设置上下左右的轴线，或者ax.spines[].set_color(“none")；中央坐标轴移动方法：ax.spines[].set_position()。设置figure的大小使用figsize参数；使用set_size_inches()；使用fig.subp