import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
'''
ax[0,0].plot/bar/pie/hist/barh/ 直接来。两种方法都是
有两种方法:
方法1:
fig = plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='gray')
先生成一个图片底板,,参数可以不设置
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)设置一个位置
然后再绘制图
方法2:(常用)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 4))
现将图片底板准备出来,在划分好
axes[0, 1].plot(ts,color = 'r')
在某一个区域直接绘制
s.plot(kind='bar',color = 'k',grid = True,alpha = 0.5,ax = axes[0]) 
也可以用这种方式生成,不过这一种的s必须是pands数据类型
'''
def subplot1():

    fig = plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='gray')###############
    ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)  # 第一行的左图############
    plt.plot(np.random.rand(50).cumsum(), 'k--')
    plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'b--')
    # 先创建图表figure,然后生成子图,(2,2,1)代表创建2*2的矩阵表格,然后选择第一个,顺序是从左到右从上到下
    # 创建子图后绘制图表,会绘制到最后一个子图

    ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)  # 第一行的右图############
    ax2.hist(np.random.rand(50), alpha=0.5)
    ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
    s = pd.Series(np.random.randint(10))
    ax3.pie(s)
    ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)  # 第二行的右图######
    df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
    ax4.plot(df2, alpha=0.5, linestyle='--', marker='.')
    # 也可以直接在子图后用图表创建函数直接生成图表
    plt.show()
def subplot2():
    fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 4))

    ts = pd.Series(np.random.randn(1000).cumsum())

    print(axes, axes.shape, type(axes))
    # 生成图表对象的数组

    ax1 = axes[0, 1]
    ax1.fill(ts,'x')
    plt.show()
if __name__=='__main__':
    subplot1()

 

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