Matplotlib不同大小的子图

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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()

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你可以使用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')

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可能最简单的方法是使用subplot2grid，在使用GridSpec自定义Subplot的位置中描述。

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的例子是:

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')

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最佳答案

从matplotlib 3.6.0开始，width_ratios和height_ratios现在可以直接作为关键字参数传递给plt.subplots和subplot_mosaic，就像Matplotlib 3.6.0新增功能(2022年9月15日)一样。

f, (a0, a1) = plt.subplots(1, 2, width_ratios=[3, 1])

f, (a0, a1, a2) = plt.subplots(3, 1, height_ratios=[1, 1, 3])

subplots

gridspec_kw

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')

因为这个问题是规范的，这里有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()

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简单地说，不同大小的子绘图也可以在没有gridspec的情况下完成:

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]

Output

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

你可以使用“ASCII art"风格。

例如

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

上面一行有三个轴，下面一行有一个横跨整个宽度的轴

这个方法的一个好处是，从函数返回的axes是一个包含你定义的名称的字典，使它更容易跟踪什么是什么。

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

如果你想使用较长的名称，也可以将列表的列表传递给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])

会产生相同的数字吗