了解matplotlib.subplots python [重复]

Question

我在Insert image into pie chart slice的帮助下构建了一组饼图 我的图表看起来很棒，现在我需要将所有 6 个图表放在一个 2x3 图形中，并在共享的 x 和 y 轴上使用公共刻度线。 首先，我正在查看子图，并认为我可以让它工作。我下载了一些示例并开始尝试一些东西。

    f, (a) = (plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=True, sharey=True))#,
                 #squeeze=False, subplot_kw=None, gridspec_kw=None))
    print(type(f),'\n',type(a),'\n')#,type(b))

产量：

类'matplotlib.figure.Figure'

类'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'

同时：

    f, (a) = (plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=True, sharey=True, squeeze=False, subplot_kw=None, gridspec_kw=None))
    print(type(f),'\n',type(a),'\n')#,type(b))

返回：

类'matplotlib.figure.Figure'

类'numpy.ndarray'

当我这样做时：

f, (a,b) = (plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True, sharey=True, squeeze=False, subplot_kw=None, gridspec_kw=None))
    print(type(f),'\n',type(a),'\n',type(b))

我得到了类似的结果，但是如果 nrows=1 和 ncols=2 我得到一个错误：

    f, (a,b) = (plt.subplots(nrows=1, ncols=2, sharex=True, sharey=True, squeeze=False, subplot_kw=None, gridspec_kw=None))
    print(type(f),'\n',type(a),'\n',type(b))

ValueError: 没有足够的值来解包（预期 2，得到 1）

但又是这样：

    f, (a , b) = (
    plt.subplots(nrows=1, ncols=2, sharex=True, sharey=True))#,
                 #squeeze=False, subplot_kw=None, gridspec_kw=None))
    print(type(f),'\n',type(a),'\n',type(b))

给予 类'matplotlib.figure.Figure'

类'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'

类'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'

为什么它是数组或轴，以及为什么 2X1 有效而 1X2 无效？ 我希望我能更好地理解文档。谢谢。

Answer 1

不同的返回类型是由于plt.subplots() 的squeeze 关键字参数默认设置为True。 让我们通过各自的解包来增强文档：

squeeze : bool，可选，默认：True

• 如果为 True，则从返回的 Axes 对象中挤出额外的维度：

  • 如果只构建一个子图 (nrows=ncols=1)，则生成的单个 Axes 对象将作为标量返回。
    fig, ax = plt.subplots()
  • 对于 Nx1 或 1xN 子图，返回的对象是一维 numpy 对象数组，Axes 对象作为 numpy 一维数组返回。
    fig, (ax1, ..., axN) = plt.subplots(nrows=N, ncols=1)（对于 Nx1）
    fig, (ax1, ..., axN) = plt.subplots(nrows=1, ncols=N)（对于 1xN）李>
  • 对于 NxM，N>1 和 M>1 的子图将作为二维数组返回。
    fig, ((ax11, .., ax1M),..,(axN1, .., axNM)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=M)
• 如果为 False，则根本不进行任何压缩：返回的 Axes 对象始终是包含 Axes 实例的二维数组，即使它最终是 1x1。
  fig, ((ax,),) = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, squeeze=False)
fig, ((ax,), .. ,(axN,)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=1, squeeze=False) for Nx1
  fig, ((ax, .. ,axN),) = plt.subplots(nrows=1, ncols=N, squeeze=False) 1xN
  fig, ((ax11, .., ax1M),..,(axN1, .., axNM)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=M)

或者，您可以始终使用未打包的版本

fig, ax_arr = plt.subplots(nrows=N, ncols=M, squeeze=False)

并索引数组以获得坐标区，ax_arr[1,2].plot(..)。

因此，对于 2 x 3 网格，将 squeeze 设置为 False 实际上并不重要。结果将始终是二维数组。你可以解压成

fig, ((ax1, ax2, ax3),(ax4, ax5, ax6)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)

将ax{i} 作为 matplotlib 轴对象，或者您可以使用打包版本

fig, ax_arr = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
ax_arr[0,0].plot(..) # plot to first top left axes
ax_arr[1,2].plot(..) # plot to last bottom right axes