运用 Matplotlib 库设置多重绘图分区

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以下内容转自 数析学院，原文内容较多，感兴趣的同学可以直接查看原文

首先，我们需要在 Python 中导入所需的库与模块，并对 notebook 环境与图表风格进行初步的设置：

1. %matplotlib inline
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. plt.style.use('seaborn-white')
   
4. import numpy as np

复制代码

当我们调用 Matplotlib 库中的 axes 函数时，将会默认生成一个基准坐标系，我们可以在此基础上继续调用带坐标参数的 axes 函数，在对应位置上构建子坐标系：

1. ax1 = plt.axes()  # 基准坐标系
   
2. ax2 = plt.axes([0.65, 0.65, 0.2, 0.2])

复制代码

对于通过 figure 函数构建的绘图区域，我们也可以使用 add_axes 函数来在该区域生成坐标系分区，函数的使用方法如下所示：

1. fig = plt.figure()
   
2. ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.5, 0.8, 0.4],
   
3.                    xticklabels=[],
   
4.                    ylim=(-1.2, 1.2))
   
5. ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.4],
   
6.                    ylim=(-1.2, 1.2))
   
7. 
   
8. x = np.linspace(0, 10)
   
9. ax1.plot(np.sin(x))
   
10. ax2.plot(np.cos(x));

复制代码

Matplotlib 库中的 subplot 函数同样适用于绘图分区的构建，其输入的三个参数分别代表总行数、总列数以及对应的序号：

1. for i in range(1, 7):
   
2.     plt.subplot(2, 3, i)
   
3.     plt.text(0.5, 0.5, str((2, 3, i)),
   
4.              fontsize=18, ha='center')

复制代码

以上内容转自 数析学院，原文内容较多，感兴趣的同学可以直接查看原文

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关键词：Matplotlib matplot plot Mat lib