Matplotlib ir Python bibliotēka, un tas ir skaitliski matemātisks paplašinājums NumPy bibliotēka. Pyplot ir uz stāvokli balstīta saskarne Matplotlib modulim, kas nodrošina MATLAB līdzīgu saskarni. subplots()> Python funkcija vienkāršo vairāku Matplotlib apakšgrafiku izveidi vienā attēlā, ļaujot organizēti un vienlaikus vizualizēt dažādas datu kopas vai diagrammas.

Piemērs:

Šeit ir vienkāršs piemērs Python kodu, lai attēlotu grafiku, izmantojot Matplotlib bibliotēka .

Python3

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

Izvade:

Uzzīmējiet, izmantojot Python matplotlib

Matplotlib subplots() Sintakse

The subplots() funkcija iekš Pyplot modulis no Matplotlib bibliotēkas tiek izmantots, lai izveidotu figūru un apakšgrafiku kopu.

Sintakse: matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=Nav, gridspec_kw=nav, **fig_kw)

Parametri: Šī metode pieņem šādus tālāk aprakstītos parametrus.

• nrows, ncols: Šie parametri ir apakšgrafikas režģa rindu/kolonnu skaits.
• sharex, sharey: Šis parametrs kontrolē rekvizītu koplietošanu starp x (sharex) vai y (sharey) asīm.
• saspiest: Šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tas satur Būla vērtību ar noklusējuma vērtību True.
• vienā: Šis parametrs ir pyplot.figure atslēgvārds, kas iestata figūras numuru vai etiķeti.
• subplot_kwd: Šis parametrs ir diktāts ar atslēgvārdiem, kas tiek nodoti izsaukumam add_subplot, ko izmanto katra apakšgabala izveidei.
• gridspec_kw: Šis parametrs ir diktāts ar atslēgvārdiem, kas tiek nodoti GridSpec konstruktoram, ko izmanto, lai izveidotu režģi, kurā tiek izvietoti apakšgabali.

Atgriež: Šī metode atgriež šādas vērtības.

• fig : Šī metode atgriež figūras izkārtojumu.
• cirvis: Šī metode atgriež asis.Axes objektu vai Axes objektu masīvu.

Python apakšgabalu Matplotlib piemērs

Šajā piemērā mēs izveidosim vienkāršu diagrammu, izmantojot matplotlib.pyplot funkciju subplot().

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()>

Izvade:

funkcijas matplotlib.pyplot.subplots() piemērs

Vairāku diagrammu attēlošana, izmantojot apakšgrafikus ()

Funkcija Matplotlib subplots() ļauj attēlot vairākus diagrammas, izmantojot vienus un tos pašus datus vai asi. Apskatīsim dažus piemērus labākai izpratnei:

Apakšgabalu sakraušana vienā virzienā

Šajā piemērā mēs attēlosim divus diagrammus, kuriem ir kopīga y ass. Parametri nrows un ncols ir iestatīti attiecīgi uz 1 un 2, kas nozīmē, ka diagrammā būs 1 rinda un 2 kolonnas vai 2 apakšgrafiki. Mēs varam piekļūt šiem apakšgabaliem, izmantojot indeksu [0] un [1].

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> )> # create 2 subplots> fig, ax> => plt.subplots(nrows> => 1> , ncols> => 2> )> ax[> 0> ].plot(x, y1)> ax[> 1> ].plot(x, y2)> # plot 2 subplots> ax[> 0> ].set_title(> 'Simple plot with sin(x)'> )> ax[> 1> ].set_title(> 'Simple plot with sin(x**2)'> )> fig.suptitle(> 'Stacked subplots in one direction'> )> plt.show()>

Izvade:

Apakšgabalu sakraušana vienā virzienā

Apakšlauku sakraušana divos virzienos

Šis piemērs ir līdzīgs iepriekšējam. Vienīgā atšķirība ir tā, ka mēs nodrošinājām nrows un ncols vērtības uz 2. Tas nozīmē, ka grafiks ir sadalīts 2 rindās un 2 kolonnās, kas mums kopā dod 4 matplotlib apakšgrafikus. Mēs varam piekļūt šiem paraugiem, izmantojot indeksu.

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()>

Izvade:

Apakšgabalu sakraušana divos virzienos

Koplietošanas ass

Šajā piemērā mēs attēlosim diagrammas, kurām ir viena un tā pati ass. Mēs izveidosim diagrammas, kurām būs kopīga y ass un etiķete, taču tiem būs sava x ass un etiķete. To var izdarīt, nododot vērtību funkcijas subplot() parametram “num”. Parametrs “sharex” ir iestatīts uz True, kas nozīmē, ka izveidotie grafiki koplietos X asi.

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> )> fig, (ax1, ax2)> => plt.subplots(> 2> , sharex> => True> )> ax1.plot(x, y1, c> => 'red'> )> ax2.plot(x, y2, c> => 'red'> )> ax1.set_ylabel(> 'Simple plot with sin(x)'> )> ax2.set_ylabel(> 'Simple plot with sin(x**2)'> )> fig.suptitle(> 'Subplots with shared axis'> )> plt.show()>

Izvade:

Apakšlauki ar kopīgu asi

Polārā ass

Šajā piemērā mēs uzzīmēsim grafikus, izmantojot polārās koordinātas. Funkcijas subplot() parametram subplot_kw tiek dota projekcijas vārdnīcas vērtība, kas iestatīta uz “polar”, kas liek funkcijai subplot() izveidot polāro grafiku.

Python3

# Implementation of matplotlib function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # First create some toy data:> x> => np.linspace(> 0> ,> 1.5> *> np.pi,> 100> )> y> => np.sin(x> *> *> 2> )> +> np.cos(x> *> *> 2> )> fig, axs> => plt.subplots(nrows> => 2> , ncols> => 2> ,> > subplot_kw> => dict> (polar> => True> ))> axs[> 0> ,> 0> ].plot(x, y)> axs[> 1> ,> 1> ].scatter(x, y)> fig.suptitle(> 'matplotlib.pyplot.subplots() Example'> )> plt.show()>

Izvade:

funkcijas matplotlib.pyplot.subplots() piemērs