Python数据可视化（第2版）课件 第5章 子图的绘制及坐标轴共享.pptx

第5章子图的绘制及坐标轴共享《Python数据可视化（第2版）》

学习目标/Target了解子图，能够归纳子图的概念以及布局结构掌握绘制等分区域子图的方式，能够通过subplot()和subplots()函数将画布规划为矩阵区域，并根据编号或索引选择一个或多个区域来绘制子图掌握绘制跨越区域子图的方式，能够通过subplot2grid()函数将画布规划为矩阵区域，并选择跨越多行或多列的区域绘制子图

学习目标/Target掌握绘制自定义区域子图的方式，能够根据需求创建网格布局结构，并基于此布局结构选择相应的区域绘制子图掌握共享子图坐标轴的方式，能够共享相邻、非相邻或同一子图的坐标轴掌握子图布局技巧，能够通过约束布局和紧密布局合理排列多子图的位置

章节概述/Summary为了更全面且深入地解读数据，用户通常会以一组相关的图表形式并排显示在同一个窗口中，以便从多个角度比较和分析不同数据之间的关系，或展示同一数据的不同特征。为满足这一需求，Matplotlib引入了子图的概念，并提供了相应的绘制子图和管理子图的功能，通过这些功能可以轻松实现在同一窗口中同时展示多张图表的效果。本章将详细介绍子图的相关知识，包括子图的绘制、子图坐标轴的共享以及子图的布局技巧。

目录/Contents01子图概述02绘制等分区域的子图03绘制跨越区域的子图

目录/Contents04绘制自定义区域的子图05共享子图的坐标轴06子图的布局技巧

子图概述5.1

5.1子图概述了解子图，能够归纳子图的概念以及布局结构学习目标

5.1子图概述子图的介绍子图在数据可视化中扮演着重要的角色，Matplotlib允许用户将多个相关图表组织在一个画布上，以便直观地比较和展示不同数据之间的关系。子图是指在同一个画布上绘制的每个图表，其类型没有限制，可以单独地呈现一种特定的图表类型。用户可以将这些图表按照一定的排列方式组织在一起，以确定每个子图在整个画布的位置。

5.1子图概述两种布局结构为了灵活地管理整个窗口中所有子图的布置和排列方式，并根据需求调整子图所占区域的大小，Matplotlib中主要提供了两种布局结构：网格布局和自由布局。网格布局可以将画布规划成由行和列组成的矩阵区域，之后根据行数和列数在指定位置的区域上绘制子图。这种方式适合于创建规矩的布局结构，可以在画布中放置大量的子图，并且能够比较灵活地控制它们的位置和大小。网格布局自由布局不用受到网格区域的限制，它允许用户在画布中自由放置子图，并且可以根据具体需求自由调整每个子图的大小和位置。这种方式适合于创建自定义的、不规则的布局结构，用户可以更精确地控制子图的位置和大小。自由布局

5.1子图概述两种布局结构这两种布局方式各有各的优势，具体使用哪种方式取决于布局需求和个人偏好。网格布局是比较基础的布局方式，也是本章重点要介绍的布局结构。

5.1子图概述网格布局的介绍在网格布局中，整个画布被均匀地规划成M行N列的矩阵区域，每个区域的大小都是相等的，以便子图充分展示。

5.1子图概述网格布局的介绍用户既可以选择一个区域来放置一个子图，也可以跨行或跨列选择多个区域来放置子图，以实现更为复杂的排列结构。为了便于用户获取到目标位置的区域，可以通过指定行索引、列索引或者编号访问，其中行索引和列索引是从0开始的整数，编号是从1开始的，之后按照从左到右、从上到下的顺序递增。

绘制等分区域的子图5.2

5.2.1绘制单子图掌握绘制单子图的方式，能够通过subplot()函数将画布规划为矩阵区域，并根据编号选择一个区域来绘制子图学习目标

5.2.1绘制单子图subplot()的语法格式pyplot模块提供了subplot()函数，该函数用于根据指定的行数和列数将画布规划为矩阵区域，之后在指定位置的区域上绘制单个子图。subplot(*args,?projection=None,sharex=False,sharey=False,**kwargs)*args：可选参数，用于确定矩阵区域的行数和列数，以及当前操作区域的编号，默认值为(1,1,1)。该参数支持以下几种形式的值：①一个三位整数：各位的数字从左到右依次表示区域的行数和列数以及当前操作区域的编号。②三个整数：每个整数分别表示区域的行数和列数以及当前操作区域的编号。③SubplotSpec类的对象，表示子图的网格布局结构。

5.2.1绘制单子图subplot()的语法格式pyplot模块提供了subplot()函数，该函数用于根据指定的行数和列数将画布规划为矩阵区域，之后在指定位置的区域上绘制单个子图。subplot(*args,?projection=None,sharex=Fa