MATPLOTLIB.PYPLOT.SUBPLOTS() IN PYTHON

Matplotlib ist eine Bibliothek in Python und eine numerisch-mathematische Erweiterung für NumPy Bibliothek. Pyplot ist eine zustandsbasierte Schnittstelle zu einem Matplotlib-Modul, das eine MATLAB-ähnliche Schnittstelle bereitstellt. subplots()> Die Funktion in Python vereinfacht die Erstellung mehrerer Matplotlib-Unterplots innerhalb einer einzigen Figur und ermöglicht so eine organisierte und gleichzeitige Visualisierung verschiedener Datensätze oder Diagramme.

Beispiel:

Hier ist ein Beispiel für eine einfache Python Code zum Zeichnen eines Diagramms mit dem Matplotlib-Bibliothek .

Python3

# sample code> import> matplotlib.pyplot as plt> > plt.plot([> 1> ,> 2> ,> 3> ,> 4> ], [> 16> ,> 4> ,> 1> ,> 8> ])> plt.show()>

Ausgabe:

Plotten Sie mit Python matplotlib

Matplotlib subplots() Syntax

Der subplots()-Funktion im Pyplot-Modul der Matplotlib-Bibliothek wird zum Erstellen einer Figur und einer Reihe von Unterhandlungen verwendet.

Syntax: matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, Squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)

Parameter: Diese Methode akzeptiert die folgenden Parameter, die unten beschrieben werden:

nrows, ncols: Bei diesen Parametern handelt es sich um die Anzahl der Zeilen/Spalten des Unterplotrasters.

sharex, sharey: Dieser Parameter steuert die gemeinsame Nutzung von Eigenschaften zwischen x- (sharex) oder y- (sharey) Achsen.

quetschen : Dieser Parameter ist ein optionaler Parameter und enthält einen booleschen Wert mit dem Standardwert „True“.

Auf eins: Dieser Parameter ist das Schlüsselwort pyplot.figure, das die Nummer oder Beschriftung der Figur festlegt.

subplot_kwd: Dieser Parameter ist das Diktat mit Schlüsselwörtern, das an den add_subplot-Aufruf übergeben wird, der zum Erstellen jedes Unterplots verwendet wird.

Gridspec_kw: Dieser Parameter ist das Diktat mit Schlüsselwörtern, das an den GridSpec-Konstruktor übergeben wird, der zum Erstellen des Rasters verwendet wird, auf dem die Unterplots platziert werden.

Kehrt zurück: Diese Methode gibt die folgenden Werte zurück.

Feige : Diese Methode gibt das Figurenlayout zurück.

Axt: Diese Methode gibt das axis.Axes-Objekt oder ein Array von Axes-Objekten zurück.

Python Subplots Matplotlib-Beispiel

In diesem Beispiel erstellen wir einen einfachen Plot mit der Funktion subplots() in matplotlib.pyplot.

Python3

# Implementation of matplotlib function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # First create some toy data:> x> => np.linspace(> 0> ,> 2> *> np.pi,> 400> )> y> => np.sin(x> *> *> 2> )> fig, ax> => plt.subplots()> ax.plot(x, y)> ax.set_title(> 'Simple plot'> )> fig.suptitle(> 'matplotlib.pyplot.subplots() Example'> )> plt.show()>

Ausgabe:

Beispiel für die Funktion matplotlib.pyplot.subplots()

Mehrere Plots mit subplots() anzeigen

Mit der Matplotlib-Funktion subplots() können wir mehrere Diagramme mit denselben Daten oder der gleichen Achse zeichnen. Schauen wir uns zum besseren Verständnis einige Beispiele an:

Nebenhandlungen in eine Richtung stapeln

In diesem Beispiel werden wir zwei Diagramme zeichnen, die die y-Achse teilen. Die Parameter nrows und ncols sind auf 1 bzw. 2 gesetzt, was bedeutet, dass der Plot 1 Zeile und 2 Spalten oder 2 Unterplots hat. Auf diese Nebenhandlungen können wir über die Indexe [0] und [1] zugreifen.

Python3

Ausgabe:

Nebenhandlungen in eine Richtung stapeln

Teilhandlungen in zwei Richtungen stapeln

Dieses Beispiel ähnelt dem vorherigen. Der einzige Unterschied besteht darin, dass wir die Werte von nrows und ncols auf 2 gesetzt haben. Das bedeutet, dass der Plot in 2 Zeilen und 2 Spalten unterteilt ist, was uns insgesamt 4 Unterplots matplotlib ergibt. Wir können über den Index auf diese Diagramme zugreifen.

Python3

# Implementation of matplotlib function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # First create some toy data:> x> => np.linspace(> 0> ,> 2> *> np.pi,> 400> )> y1> => np.sin(x)> y2> => np.sin(x> *> *> 2> )> y3> => y1> *> *> 2> y4> => y2> *> *> 2> fig, ax> => plt.subplots(nrows> => 2> , ncols> => 2> )> ax[> 0> ,> 0> ].plot(x, y1, c> => 'red'> )> ax[> 0> ,> 1> ].plot(x, y2, c> => 'red'> )> ax[> 1> ,> 0> ].plot(x, y3, c> => 'blue'> )> ax[> 1> ,> 1> ].plot(x, y3, c> => 'blue'> )> ax[> 0> ,> 0> ].set_title(> 'Simple plot with sin(x)'> )> ax[> 0> ,> 1> ].set_title(> 'Simple plot with sin(x**2)'> )> ax[> 1> ,> 0> ].set_title(> 'Simple plot with sin(x)**2'> )> ax[> 1> ,> 1> ].set_title(> 'Simple plot with sin(x**2)**2'> )> fig.suptitle(> 'Stacked subplots in two direction'> )> plt.show()>

Ausgabe:

Nebenhandlungen in zwei Richtungen stapeln

Achse teilen

In diesem Beispiel werden wir die Diagramme zeichnen, die dieselbe Achse haben. Wir werden Diagramme erstellen, die die y-Achse und die Beschriftung teilen, aber ihre eigene x-Achse und Beschriftung haben. Dies kann durch die Übergabe eines Werts an den Parameter „num“ der Funktion subplot() erfolgen. Der Parameter „sharex“ ist auf „True“ gesetzt, was bedeutet, dass die erstellten Diagramme die X-Achse gemeinsam nutzen.

Python3

Ausgabe:

Nebenhandlungen mit gemeinsamer Achse

Polarachse

In diesem Beispiel zeichnen wir die Diagramme mithilfe der Polarkoordinaten. Dem Parameter subplot_kw der Funktion subplot() wird ein Wörterbuchwert der Projektion mit dem Wert „polar“ zugewiesen, der die Funktion subplot() anweist, ein Polardiagramm zu erstellen.