了解matplotlib.subplots python

Question

我已经构造了一些饼图，并提供了一些帮助。将图像插入饼图切片中。
我的图看起来很棒，现在我需要将它们全部6张放置在2x3的图形中，并在共享的x和y轴上带有通用的刻度线。首先，我正在查看子图，并认为我可以使它起作用。我下载了一些html" target="_blank">示例并开始尝试一些尝试。

    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’

而：

    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：没有足够的值可解包（预期2，得到1）

但是这又是：

    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))

给出类’matplotlib.figure.Figure’

类’matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot’

类’matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot’

为什么它是数组或轴，或者为什么2X1有效而1X2不起作用？我希望天哪，我能更好地理解文档。谢谢。

Answer 1

不同的返回类型归因于squeeze关键字参数，默认情况下将plt.subplots()其设置为关键字参数True。让我们通过相应的包装来增强文档：

squeeze：布尔值，可选，默认值：True

• 如果为True，则从返回的Axes对象中挤出额外的尺寸：

  • 如果仅构造一个子图（nrows = ncols = 1），则返回的单个Axes对象将作为标量返回。
    fig, ax = plt.subplots()
    
  • 对于Nx1或1xN子图，返回的对象是一个1D numpy对象数组，其中Axes对象以numpy 1D数组形式返回。
    fig, (ax1, ..., axN) = plt.subplots(nrows=N, ncols=1)（对于Nx1）
    fig, (ax1, ..., axN) = plt.subplots(nrows=1, ncols=N)（对于1xN）
    
  • 对于NxM，将N> 1和M> 1的子图作为2D数组返回。
    fig, ((ax11, .., ax1M),..,(axN1, .., axNM)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=M)
  • 如果为False，则完全不进行压缩：返回的Axes对象始终是包含Axes实例的2D数组，即使最终它是1x1。
    fig, ((ax,),) = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, squeeze=False)
fig, ((ax,), .. ,(axN,)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=1, squeeze=False)对于Nx1
    fig, ((ax, .. ,axN),) = plt.subplots(nrows=1, ncols=N, squeeze=False)对于1xN
    fig, ((ax11, .., ax1M),..,(axN1, .., axNM)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=M)
    

或者，您可以始终使用解压后的版本

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

并索引数组以获得轴ax_arr[1,2].plot(..)。

因此，对于2 x 3的网格，如果设置squeeze为，则实际上并不重要False。结果将始终是2D数组。您可以将其解压缩为

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

具有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