matplotlib plot 分组_小白学 Python 数据分析（16）：Matplotlib（一）坐标系

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引言

各位同学好，本篇文章，我们来介绍下使用 Matplotlib 时如何建立坐标系。

回想一下以前我们在接受九年义务教育毒打上数学课的时候，应该都画过折线图直方图之类的统计图表，其中第一步就是建立直角坐标系。

翻出老课本，帮助各位同学回忆一下当年的数学课，直角坐标系就是下面这个：

直角坐标系不仅能存在于平面中，还有立体的：

当然，本文的只介绍平面直角坐标系如何构建，至于立体的，我们后面再聊。

画布

在构建平面直角坐标系之前，我们需要先创建一个画布。

What？画布是啥？

emmmmmmmmmmm，这就类似于我们在电脑上画画一样，需要打开画图软件，创建一个空白的白板，这个白板就是我们后续画图的地方。

使用 Matplotlib 创建画布的代码如下，首先需要导入 Matplotlib 的库：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))

上面这段代码我们就完成了一个宽和高都为 6 的画布的创建。

创建直角坐标系

创建直角坐标系有多很多种方法，这里我们一种一种来介绍：

add_subplot

首先，我们使用 add_subplot 函数来创建直角坐标系，我们就在刚才创建的那个画布上创建 1 X 1 个直角坐标系：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
fig.add_subplot(1,1,1)
plt.show()

我们得到的结果如下：

我们再创建 2 X 2 个直角坐标系：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
plt.show()

结果如下图：

这里有一点需要说明一下，这里参数可以省略其中的 , 逗号，如下：

ax1 = fig.add_subplot(221)

参数的含义为创建 2 X 2 网格第一子图。

subplot2grid

在使用 subplot2grid 函数创建直角坐标系的时候，不需要事先创建画布，可以直接使用创建，比如我们下面创建一个很简单的折线图和柱状图：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)# 绘制折线图
plt.subplot2grid((2,2),(0,0))
plt.plot(x, y)# 绘制柱状图
plt.subplot2grid((2,2),(0,1))
plt.bar(x, y)
plt.show()

结果如下：

subplot

同上面的 subplot2grid 一样，我们同样可以通过 subplot 来绘制直角坐标系，比如我们拿上面的例子再使用 subplot 写一遍：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)# 绘制折线图
plt.subplot(221)
plt.plot(x, y)# 绘制柱状图
plt.subplot(222)
plt.bar(x, y)
plt.show()

结果还是和上面一样的，小编不再贴了。

上面这个示例的含义是将图标区域分为 2 X 2 共计 4 个区域，在第一个区域上创建折线图，在第二个区域上创建柱状图。

subplots

subplots 看起来和 subplot 很像，实际上也是非常像的，它和 subplot 的不同之处是 subplot 一次只能返回一个坐标系，而 subplots 一次可以返回多个坐标系。

我们接着使用 subplots 完成前面的示例：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)
fig, axes = plt.subplots(2, 2)# 绘制折线图
axes[0,0].plot(x,y)# 绘制柱状图
axes[0,1].bar(x,y)
plt.show()

结果如下：