这篇教程Python常见库matplotlib学习笔记之多个子图绘图写得很实用，希望能帮到您。
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前言前两章介绍了单张图的绘图操作，这一章介绍下在一张图中画多个图的操作。我们把前一篇的程序稍微改动一下，上一篇中是将正弦函数和余弦函数画在一张图中，这一次我们将两个曲线分别画在不同的子图中。 完整程序如下所示： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.font_manager as fm# 指定字体font_path = 'SIMSUN.TTC'font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path, size=12)en_font_path = 'TIMES.TTF'en_font_prop = fm.FontProperties(fname=en_font_path, size=12)x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))ax1.plot(x, y1, label=u'正弦曲线', color='blue')ax1.set_ylabel('正弦值', fontproperties=font_prop)ax1.set_xlabel('横轴', fontproperties=font_prop)ax1.set_title('正弦函数', fontproperties=font_prop)plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 调整子图之间的距离ax2.plot(x, y2, label=u'余弦曲线', color='red')ax2.set_ylabel('余弦值', fontproperties=font_prop)ax2.set_xlabel('横轴', fontproperties=font_prop)ax2.set_title('余弦函数', fontproperties=font_prop)plt.suptitle('函数', fontproperties=font_prop)ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in', bottom=True)ax2.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in')# ax1.xaxis.set_tick_params(which='both', labelbottom=True)# ax1.yaxis.set_tick_params(which='both', labelleft=True)for tick in ax1.get_xticklabels(): tick.set_fontproperties(en_font_prop)for tick in ax1.get_yticklabels(): tick.set_fontproperties(en_font_prop)for tick in ax2.get_xticklabels(): tick.set_fontproperties(en_font_prop)for tick in ax2.get_yticklabels(): tick.set_fontproperties(en_font_prop)ax1.legend(loc='upper right', fontsize=12, edgecolor='black', fancybox=False, framealpha=1, prop=font_prop)ax2.legend(loc='upper right', fontsize=12, edgecolor='black', fancybox=False, framealpha=1, prop=font_prop)plt.show()上述的代码显示结果是： 
下面我们开始对代码一段段分析。
一、多张子图的参数设置
1. 子图（subplots）下面的代码就是先进行子图设置。 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 6)) 第一个参数为2，表示子图行的排布方式，为2行 第二个参数为1，表示子图列的排布方式，为1列 figsize的参数为（10，6），表示最终图的总像素数为1000*600。也就是说第一个值为宽，第二个值为高，分别乘以100后，即为生成最终图的宽高。 除了上面描述的几种参数以外，还有下面的可选参数： | 参数 | 含义 |
|---|
| squeeze | 是否压缩返回的子图网格数组，如果为 True，则当 nrows=1 且 ncols=1 时，返回的是单个 Axes 实例，而不是一个包含单个 Axes 实例的数组。 | | subplot_kw | 传递给每个子图的关键字参数字典。 | | gridspec_kw | 传递给 GridSpec 的关键字参数字典。 | | sharex | 是否共享 x 轴的限制范围。可选值为 ‘none’、‘all’ 或 ‘row’。 | | sharey | 是否共享 y 轴的限制范围。可选值为 ‘none’、‘all’ 或 ‘col’。 |
2. 子图y轴坐标说明（set_ylabel），子图x轴坐标说明（set_xlabel），设置子图标题（set_title）与单一图像不同的是，有子图的情况下，我们对子图设置坐标名称和子图名称时调用的名字前面要加上set_。 ax1.plot(x, y1, label=u'正弦曲线', color='blue')ax1.set_ylabel('正弦值', fontproperties=font_prop)ax1.set_xlabel('横轴', fontproperties=font_prop)ax1.set_title('正弦函数', fontproperties=font_prop)可以设置的参数在下面的对应列表中，上面程序中的'正弦值'，'横轴'就是下面的参数label。 | 参数 | 含义 |
|---|
| label | 标签的文本内容。 | | fontsize(size) | 标签的字体大小。 | | fontweight | 标签的字体粗细，通常为 ‘bold’ 或 ‘normal’，是否有变化还要看字体文件本身是否支持 | | color | 标签的字体颜色，可以是颜色名称、十六进制码或 RGB 元组。 | | rotation | 标签的旋转角度，通常为 0（水平）或 90（垂直）。 | | va | 标签的垂直对齐方式，可选值包括 ‘top’、‘center’ 或 ‘bottom’。 | | ha | 标签的水平对齐方式，可选值包括 ‘center’、‘left’ 或 ‘right’ |
3. 图片总标题（suptitle）设置图的总名称需要调用suptitle函数实现。suptitle是super title的缩写，其实就是总标题 plt.suptitle('函数', fontproperties=font_prop)suptitle可以设置参数如下表所示，本例中‘函数’就是参数中的t。 | 参数 | 含义 |
|---|
| t | 超级标题的文本内容。 | | x | 超级标题的 x 坐标，通常为 0.5，即位于子图网格的中央。这个值是一个百分比，左边为0，右边为1。0.5就是处于图像正中间。 | | y | 超级标题的 y 坐标，默认值为 0.98，即位于子图网格的顶部。这个值是一个百分比，顶部为1，底部为0。0.98就是这个图像高度的98%的位置。 | | fontsize(size) | 超级标题的字体大小。 | | fontweight | 超级标题的字体粗细，通常为 ‘bold’ 或 ‘normal’。 | | color | 超级标题的字体颜色，可以是颜色名称、十六进制码或 RGB 元组。 | | ha | 超级标题的水平对齐方式，可选值包括 ‘center’、‘left’ 或 ‘right’。 | | va | 超级标题的垂直对齐方式，可选值包括 ‘top’、‘center’ 或 ‘bottom’ |
4. 刻度参数设置（tick_parms）ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in', bottom=True)ax2.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in') 常见的使用到的参数如下表所示 | 参数 | 含义 |
|---|
| axis | 指定要设置哪个坐标轴的刻度线和标签属性，可选值为 ‘x’、‘y’ 或 ‘both’ | | which | 指定要设置哪些刻度线和标签属性，可选值为 ‘major’（主刻度线和标签）、‘minor’（次刻度线和标签）或 ‘both’（主刻度线和标签以及次刻度线和标签） | | direction | 指定刻度线的方向，可选值为 ‘in’（向内）、‘out’（向外）或 ‘inout’（内外均有） | | length | 指定刻度线的长度（单位为点） | | width | 指定刻度线的宽度（单位为点） | | color | 指定刻度线和标签的颜色 | | pad | 指定刻度标签与刻度线之间的间距（单位为点） | | labelsize | 指定刻度标签的字号大小（单位为点） | | labelcolor | 指定刻度标签的颜色 | | bottom、top、left、right | 分别指定四个边框上的刻度线和标签属性，这些值都是布尔属性，默认bottom和left是True，top和right是False |
把上面的tick_params中的参数修改下，添加下表中的一些参数，如下面所示 ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10, direction='in', width=5, pad=10, top=True, left=False, right=True, labelcolor='green') 显示出的图就变了，我是随便加了些，内容反而显的杂乱了，其目的主要是为了测试。 
5. 刻度标签的字体（get_xticklabels）（set_fontproperties）关于刻度标签的很多参数，在tick_params中其实就可以设置了，比如说color，pad，labelsize，labelcolor。但唯独这个字体的格式的设置比较特殊，需要按下面的代码进行修改 for tick in ax1.get_xticklabels(): tick.set_fontproperties(en_font_prop)for tick in ax1.get_yticklabels(): tick.set_fontproperties(en_font_prop)for tick in ax2.get_xticklabels(): tick.set_fontproperties(en_font_prop)for tick in ax2.get_yticklabels(): tick.set_fontproperties(en_font_prop) 上面的代码实现的是对子图1和子图2的x轴刻度标签和y轴刻度标签的修改，总共要做四次，修改成新罗马体。 get_xticklabels 是 Matplotlib 中用于获取 x 轴刻度标签的方法。这个方法没有参数可以设置，它返回的是一个包含 Text 对象的列表，每个 Text 对象代表一个 x 轴刻度标签，可以通过调用 Text 对象的方法不仅可以用来设置刻度标签的字体，还可以设置刻度标签的属性，例如字体大小、颜色、旋转角度等，等于是通过for循环遍历来一个个设置刻度标签。 以下是一些常用的 Text 对象方法及其含义： | 对象方法 | 含义 |
|---|
| set_text(text) | 设置刻度标签的文本内容。 | | set_fontsize(size) | 设置刻度标签的字号大小。 | | set_color(color) | 设置刻度标签的颜色。 | | set_rotation(angle) | 设置刻度标签的旋转角度（单位为度）。 | | set_ha(ha) | 设置刻度标签的水平对齐方式，可选值为 ‘left’、‘center’ 或 ‘right’。 | | set_va(va) | 设置刻度标签的垂直对齐方式，可选值为 ‘top’、‘center’ 或 ‘bottom’。 |
总结本章节主要介绍了子图绘图中常见的几个参数的设置，与单一图所使用的函数是不同的，使用者需要注意。 到此这篇关于Python常见库matplotlib学习笔记之多个子图绘图的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib多个子图绘图内容请搜索wanshiok.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持wanshiok.com！
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