如何使用 pyplot 使一个轴占据多个子图

Question

我想在一个图中包含三个图。该图应具有二乘二的子图布局，其中第一个图应占据前两个子图单元格（即整个第一行图单元格），其他图应位于单元格 3 和 4 中第一个图的下方。

我知道 MATLAB 通过使用 subplot 命令来实现这一点，如下所示：

subplot(2,2,[1,2]) % the plot will span subplots 1 and 2

Is it also possible in pyplot to have a single axis attend more subplot? pyplot.subplot 的文档字符串没有谈论它。

有人有一个简单的解决方案吗？

Answer 1

您可以简单地这样做：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 7, 0.01)
    
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, np.sin(x))
    
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, np.cos(x))
    
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, np.sin(x)*np.cos(x))

即，第一个图实际上是上半部分的图（该图仅分为 2x1 = 2 个单元格），下面的两个较小的图是在 2x2=4 个单元格网格中完成的。
subplot() 的第三个参数是绘图在网格内的位置（以英语阅读的方向，单元格 1 位于左上角）：
例如，在第二个子图 (subplot(2, 2, 3)) 中，轴将转到 2x2 矩阵的第三部分，即左下角。

Answer 2

使用 Gridspec 制作多列/行子图布局展示了一种执行此操作的方法GridSpec。该示例的简化版本包含 3 个子图，如下所示

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

gs = fig.add_gridspec(2,2)
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])

plt.show()

Answer 3

要让多个子图占据一个轴，您可以简单地执行以下操作：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

b=np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)

a1=np.sin(b)

a2=np.cos(b)

a3=a1*a2

plt.subplot(221)
plt.plot(b, a1)
plt.title('sin(x)')

plt.subplot(222)
plt.plot(b, a2)
plt.title('cos(x)')

plt.subplot(212)
plt.plot(b, a3)
plt.title('sin(x)*cos(x)')

plt.show()

另一种方法是

plt.subplot(222)
plt.plot(b, a1)
plt.title('sin(x)')

plt.subplot(224)
plt.plot(b, a2)
plt.title('cos(x)')

plt.subplot(121)
plt.plot(b, a3)
plt.title('sin(x)*cos(x)')

plt.show()

Answer 4

更现代的答案是：最简单的可能是使用 subplots_mosaic：
https://matplotlib.org/stable/tutorials/provisional/mosaic.html

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Some example data to display
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)

fig, axd = plt.subplot_mosaic([['left', 'right'],['bottom', 'bottom']],
                              constrained_layout=True)
axd['left'].plot(x, y, 'C0')
axd['right'].plot(x, y, 'C1')
axd['bottom'].plot(x, y, 'C2')
plt.show()

Answer 5

对于更细粒度的控制，您可能需要使用 matplotlib.pyplot 的 subplot2grid 模块。

https://matplotlib.org/stable/api/gridspec_api.html

的一个示例GridSpec 实际应用： 使用 Gridspec 制作多列/行子图布局

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.gridspec import GridSpec


def format_axes(fig):
    for i, ax in enumerate(fig.axes):
        ax.text(0.5, 0.5, "ax%d" % (i+1), va="center", ha="center")
        ax.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False)

fig = plt.figure(layout="constrained")

gs = GridSpec(3, 3, figure=fig)
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, :])
# identical to ax1 = plt.subplot(gs.new_subplotspec((0, 0), colspan=3))
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, :-1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1:, -1])
ax4 = fig.add_subplot(gs[-1, 0])
ax5 = fig.add_subplot(gs[-1, -2])

fig.suptitle("GridSpec")
format_axes(fig)

plt.show()

Answer 6

matplotlib 中有三个主要选项可用于在图中绘制单独的图：

1. subplot：访问轴数组并添加子图
2. gridspec：控制底层图形的几何属性（演示)
3. 子图：将前两个包装在一个方便的 api 中（demo)

到目前为止的帖子已经解决了前两个选项，但没有提到第三个，这是更现代的方法并且基于前两个选项。请参阅具体文档 使用子图和 GridSpec 组合两个子图。

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更新

临时的 subplot_mosaic 可能是一个更好的改进@Jody Klymak 的帖子中提到的 方法。它使用结构性、可视化的方法来绘制子图，而不是令人困惑的数组索引。然而它仍然基于上面提到的后一种选择。

Answer 7

我能想到两种更灵活的解决方案。

1. 最灵活的方式：使用subplot_mosaic。

f, axes = plt.subplot_mosaic('AAB;CDD;EEE')
# axes = {'A': ..., 'B': ..., ...}

效果：

2. 使用子图的gridspec_kw。虽然当不同的行需要不同的宽度比例时也很不方便。

f, (a0, a1) = plt.subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [2, 1]})

效果：

其他答案的 subplot 方法有点僵化，IMO。例如，您无法轻松创建宽度比为 1:2 和 2:1 的两行。但是，例如，当您需要覆盖子图的某些布局时，它会有所帮助。