一、子图1.plt.subplots()绘制均匀状态下的子图1核心参数参数作用nrows, ncols子图的行数、列数第一个数为行第二个为列figsize整个画布的大小格式为(宽, 高)单位英寸sharex/sharey是否共享横 / 纵轴刻度True表示所有子图共用一套刻度tight_layout()自动调整子图间距避免标题、坐标轴标签重叠2示例代码# 1. 创建2行5列的画布指定大小共享xy轴 fig, axs plt.subplots(2, 5, figsize(10, 4), sharexTrue, shareyTrue) # 2. 给整个画布加总标题字号20 fig.suptitle(样例1, size20) # 3. 双层循环遍历每个子图i行j列 for i in range(2): for j in range(5): # 4. 在当前子图绘制散点图用随机数生成数据 axs[i][j].scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # 5. 给每个子图加标题标注行号列号 axs[i][j].set_title(第%d行第%d列%(i1,j1)) # 6. 统一设置xy轴范围保证所有子图刻度一致 axs[i][j].set_xlim(-5,5) axs[i][j].set_ylim(-5,5) # 7. 仅给最后一行加x轴标签仅给第一列加y轴标签避免重复 if i1: axs[i][j].set_xlabel(横坐标) if j0: axs[i][j].set_ylabel(纵坐标) # 8. 自动调整子图布局防止文字重叠 fig.tight_layout()效果生成2 行 ×5 列共 10 个完全均匀的散点子图所有子图共享 xy 轴仅最后一行显示 x 轴标签、第一列显示 y 轴标签布局整齐无文字重叠。2.极坐标子图projectionpolar除了常规直角坐标系Matplotlib 支持通过projectionpolar创建极坐标图表示例代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N 150 # 生成半径r0~2 r 2 * np.random.rand(N) # 生成角度theta0~2π theta 2 * np.pi * np.random.rand(N) # 点的面积与半径平方成正比越远的点越大 area 200 * r**2 # 用角度作为颜色映射的依据 colors theta # 创建极坐标子图 plt.subplot(projectionpolar) # 绘制极坐标散点图用hsv色盘设置透明度0.75 plt.scatter(theta, r, ccolors, sarea, cmaphsv, alpha0.75) plt.show()效果生成极坐标散点图点的大小随半径增大而变大颜色随角度变化常用于方向、角度相关的数据可视化。3.使用GridSpec绘制非均匀子图1作用GridSpec可以实现非均匀子图布局包含两种场景子图大小不同但不跨行 / 跨列子图跨行 / 跨列实现合并效果核心参数width_ratios列宽比例、height_ratios行高比例通过切片spec[i,j]实现子图合并2示例a非均匀大小不跨行 / 列# 1. 创建画布 fig plt.figure(figsize(10, 4)) # 2. 创建2行5列的网格指定列宽比例[1,2,3,4,5]行高比例[1,3] spec fig.add_gridspec(nrows2, ncols5, width_ratios[1,2,3,4,5], height_ratios[1,3]) fig.suptitle(样例2, size20) for i in range(2): for j in range(5): # 3. 按网格位置添加子图 ax fig.add_subplot(spec[i, j]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) ax.set_title(第%d行第%d列%(i1,j1)) # 4. 仅最后一行加x轴标签第一列加y轴标签 if i1: ax.set_xlabel(横坐标) if j0: ax.set_ylabel(纵坐标) fig.tight_layout()效果生成 2 行 5 列子图列宽从左到右按 1:2:3:4:5 递增行高按 1:3第二行更高子图大小完全自定义不改变行列结构。b跨行 / 跨列合并子图# 1. 创建2行6列的网格自定义列宽、行高比例 fig plt.figure(figsize(10, 4)) spec fig.add_gridspec(nrows2, ncols6, width_ratios[2,2.5,3,1,1.5,2], height_ratios[1,2]) fig.suptitle(样例3, size20) # sub1第0行前3列:3合并成一个宽子图 ax fig.add_subplot(spec[0, :3]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # sub2第0行第3-4列3:5合并成一个中等宽度子图 ax fig.add_subplot(spec[0, 3:5]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # sub3第5列所有行:,5合并成一个高子图 ax fig.add_subplot(spec[:, 5]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # sub4第1行第0列单独子图 ax fig.add_subplot(spec[1, 0]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # sub5第1行第1-4列1:5合并成一个大宽子图 ax fig.add_subplot(spec[1, 1:5]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) fig.tight_layout()效果:通过切片语法spec[行范围, 列范围]实现子图合并比如spec[0, :3]表示第 0 行、前 3 列合并最终生成完全自定义的非均匀布局满足复杂可视化需求。tight_layout()必加只要有多个子图一定要调用这个方法避免标题、标签重叠。共享轴刻度当子图数据范围一致时用sharexTrue/shareyTrue统一刻度提升可读性。切片语法GridSpec的切片和 Python 列表切片完全一致start:end左闭右开:表示全部。比例设置width_ratios/height_ratios是相对比例不是绝对像素画布缩放时比例保持不变。特性plt.subplots()GridSpec布局灵活性仅支持均匀网格支持非均匀大小、跨行 / 跨列完全自定义适用场景简单、规则的子图布局复杂、非规则的子图布局代码复杂度简单适合新手稍复杂适合进阶需求核心优势快速生成代码简洁布局高度灵活适配复杂可视化二.子图上的方法1.Axes 与 plt 的关系pltpyplot类似 MATLAB 的接口操作全局画布适合快速出图。axAxes 对象具体的子图对象推荐在 Jupyter/DSW 中优先使用 ax能精准控制单个子图避免全局混乱。通用逻辑ax 上的方法和 plt 完全同名只是调用方式从plt.xxx()变成了ax.xxx()。2.基础绘图方法ax 上的各类图表方法作用代码示例关键参数说明plot绘制折线 / 曲线ax.plot([1,2], [2,1])传入 x、y 数据列表hist绘制直方图ax.hist(np.random.randn(1000))输入数据数组自动分箱统计scatter散点图见前文x, y 坐标点的大小 (s)、颜色 (c)bar/barh柱状图 / 水平柱状图ax.bar(x, height)x 轴位置柱高宽度pie饼图ax.pie(values)数值列表标签 labels3.辅助线与网格精修图表1绘制辅助线方法类型代码示例含义axhline水平辅助线ax.axhline(y0.5, xmin0.2, xmax0.8)在 y0.5 处画一条水平线范围 xmin 到 xmaxaxvline垂直辅助线ax.axvline(x0.5, ymin0.2, ymax0.8)在 x0.5 处画一条垂直线axline任意直线axline([0,0],[1,1])绘制穿过 (0,0) 和 (1,1) 的直线2添加网格ax.grid(True) # 显示灰色网格进阶参数axisx只显示 x 轴网格linestyle--修改虚线样式。4.轴与标题的设置规范坐标利用ax对象可以精准控制坐标轴的刻度、范围和名称ax.set_xscale(log) # 设置x轴为对数坐标普通坐标为linear ax.set_title(子标题1) # 设置子图标题 ax.set_xlabel(对数坐标) # 设置x轴标签 ax.set_ylabel(普通坐标) # 设置y轴标签效果对比左图x 轴采用对数刻度10^0, 10^1, 10^2...数据增长呈指数级展示。右图x 轴采用普通线性刻度数据呈直线增长。5.注释与标注除了基础绘图ax 支持添加丰富的文本和箭头注释1绘制箭头ax.arrow(x0, y0, dx1, dy1, head_width0.03, facecolorred)dx/dy箭头的长度和方向。head_width/head_length箭头头部的大小。2添加普通文字ax.text(x0, y0, s这是一段文字, colorgreen, rotation70)rotation文字旋转角度。3带箭头的注释最常用ax.annotate(这是中点, xy(0.5, 0.5), # 箭头指向的位置 xytext(0.8, 0.2),# 文字位置 arrowpropsdict(facecoloryellow, edgecolorblack)) # 箭头样式6.图例与位置控制legend1基础用法先在绘图时指定label再通过ax.legend()显示ax.plot([1,2], [2,1], labelline1) ax.plot([1,1], [1,2], labelline2) ax.legend(loc1)2loc 参数对照表stringcode位置说明best0最佳位置自动避开数据重叠upper right1右上角默认位置upper left2左上角lower left3左下角lower right4右下角right5右侧垂直居中center left6左侧居中center right7右侧居中lower center8底部居中upper center9顶部居中center10正中心