【问题标题】:Matplotlib - adding subplots to a subplot?Matplotlib - 将子图添加到子图中?
【发布时间】:2016-04-28 07:08:43
【问题描述】:

我正在尝试创建一个由 2x2 网格组成的图形,其中每个象限中有 2 个垂直堆叠的子图(即 2x1 网格)。不过,我似乎无法弄清楚如何实现这一目标。

我得到的最接近的是使用 gridspec 和一些丑陋的代码(见下文),但因为 gridspec.update(hspace=X) 改变了所有子图的间距,我仍然不是我想要的。

理想情况下,我想要的是,以下图为例,减小每个象限内子图之间的间距,同时增加顶部和底部象限之间的垂直间距(即在 1-3 和 2-4 之间) .

有没有办法做到这一点(使用或不使用 gridspec)?我最初设想的是生成每个子图网格(即每个 2x1 网格)并将它们插入到更大的 2x2 子图网格中,但我还没有弄清楚如何将子图添加到子图,如果甚至离开。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
plt.figure(figsize=(10, 8))
gs = gridspec.GridSpec(4,2)
gs.update(hspace=0.4)
for i in range(2):
    for j in range(4):
        ax = plt.subplot(gs[j,i])
        ax.spines['top'].set_visible(False)
        ax.spines['right'].set_visible(False)
        plt.tick_params(which='both', top='off', right='off')
        if j % 2 == 0:
            ax.set_title(str(i+j+1))
            ax.plot([1,2,3], [1,2,3])
            ax.spines['bottom'].set_visible(False)
            ax.get_xaxis().set_visible(False)   
        else:
            ax.plot([1,2,3], [3,2,1])

【问题讨论】:

    标签: python matplotlib figure subplot


    【解决方案1】:

    您可以nest your GridSpec using SubplotSpec。外部网格为 2 x 2,内部网格为 2 x 1。下面的代码应该可以为您提供基本概念。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.gridspec as gridspec
    
    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
    outer = gridspec.GridSpec(2, 2, wspace=0.2, hspace=0.2)
    
    for i in range(4):
        inner = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(2, 1,
                        subplot_spec=outer[i], wspace=0.1, hspace=0.1)
    
        for j in range(2):
            ax = plt.Subplot(fig, inner[j])
            t = ax.text(0.5,0.5, 'outer=%d, inner=%d' % (i, j))
            t.set_ha('center')
            ax.set_xticks([])
            ax.set_yticks([])
            fig.add_subplot(ax)
    
    fig.show()
    

    【讨论】:

    【解决方案2】:

    您现在可以使用figure.subfigure 嵌套子图:https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/subfigures.html

    你也可以很好地使用 subplot_mosaic,因为它支持嵌套: https://matplotlib.org/stable/tutorials/provisional/mosaic.html

    虽然嵌套总是有点痛苦,但可以说这两种方法都使过程更容易、更灵活。

    取自上面的例子:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    fig = plt.figure(constrained_layout=True)
    
    subfigs = fig.subfigures(2, 2)
    
    for outerind, subfig in enumerate(subfigs.flat):
        subfig.suptitle(f'Subfig {outerind}')
        axs = subfig.subplots(2, 1)
        for innerind, ax in enumerate(axs.flat):
            ax.set_title(f'outer={outerind}, inner={innerind}', fontsize='small')
            ax.set_xticks([])
            ax.set_yticks([])
     
    plt.show()
    

    【讨论】:

      【解决方案3】:

      由于我不得不依赖 Suever 的回答,但必须根据自己的需要对其进行修改,我想我可能会做出贡献,以防有人觉得它有帮助:

      import matplotlib.pyplot as plt
      import matplotlib.gridspec as gridspec
      
      channelArrangement = [16, 17, 18 , 19 , 22, 25, 28 , 29 , 31]
      
      fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
      outer = gridspec.GridSpec(1, 2, wspace=0.2, hspace=0.2)
      
      for i in range(2):
          inner = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(3, 3, subplot_spec=outer[i],
                                                   wspace=0.1, hspace=0.1)
          row     = 0
          col     = 0
          maxCol  = 3
      
          for chan in channelArrangement:
              ax = plt.Subplot(fig, inner[row,col])
              t= ax.text(0.5,0.5, 'outer=%d\nrow=%d\ncol=%d' % (i,row,col))
              ax.set_xticks([])
              ax.set_yticks([])
              t.set_ha('center')
              fig.add_subplot(ax)
              col += 1
              if col == maxCol:
                  col = 0
                  row += 1
      plt.show()
      

      【讨论】:

        【解决方案4】:

        将子图添加到子图的简单方法是将图形划分为子图,然后向它们添加子图。

        import matplotlib.pyplot as plt
        
        fig = plt.figure(constrained_layout=True,figsize=(10,10))
        subplots = fig.subfigures(2,2)
        
        ax0 = subplots[0][0].subplots(2,1)
        ax1 = subplots[0][1].subplots(2,1)
        ax2 = subplots[1][0].subplots(2,1)
        ax3 = subplots[1][1].subplots(2,1)
        
        plt.show()
        

        可以参考这个 Matplotlib 官方文档here

        希望对你有所帮助。

        【讨论】:

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