第5章子圖的繪制及坐標(biāo)軸共享《Python數(shù)據(jù)可視化（第2版）

》學(xué)習(xí)目標(biāo)/Target

了解子圖，能夠歸納子圖的概念以及布局結(jié)構(gòu)

掌握繪制等分區(qū)域子圖的方式，能夠通過subplot()和subplots()函數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，并根據(jù)編號(hào)或索引選擇一個(gè)或多個(gè)區(qū)域來繪制子圖

掌握繪制跨越區(qū)域子圖的方式，能夠通過subplot2grid()函數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，并選擇跨越多行或多列的區(qū)域繪制子圖學(xué)習(xí)目標(biāo)/Target

掌握繪制自定義區(qū)域子圖的方式，能夠根據(jù)需求創(chuàng)建網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)，并基于此布局結(jié)構(gòu)選擇相應(yīng)的區(qū)域繪制子圖

掌握共享子圖坐標(biāo)軸的方式，能夠共享相鄰、非相鄰或同一子圖的坐標(biāo)軸

掌握子圖布局技巧，能夠通過約束布局和緊密布局合理排列多子圖的位置章節(jié)概述/Summary為了更全面且深入地解讀數(shù)據(jù)，用戶通常會(huì)以一組相關(guān)的圖表形式并排顯示在同一個(gè)窗口中，以便從多個(gè)角度比較和分析不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，或展示同一數(shù)據(jù)的不同特征。為滿足這一需求，Matplotlib引入了子圖的概念，并提供了相應(yīng)的繪制子圖和管理子圖的功能，通過這些功能可以輕松實(shí)現(xiàn)在同一窗口中同時(shí)展示多張圖表的效果。本章將詳細(xì)介紹子圖的相關(guān)知識(shí)，包括子圖的繪制、子圖坐標(biāo)軸的共享以及子圖的布局技巧。目錄/Contents01子圖概述02繪制等分區(qū)域的子圖03繪制跨越區(qū)域的子圖目錄/Contents04繪制自定義區(qū)域的子圖05共享子圖的坐標(biāo)軸06子圖的布局技巧子圖概述5.15.1子圖概述了解子圖，能夠歸納子圖的概念以及布局結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)目標(biāo)5.1子圖概述子圖的介紹子圖在數(shù)據(jù)可視化中扮演著重要的角色，Matplotlib允許用戶將多個(gè)相關(guān)圖表組織在一個(gè)畫布上，以便直觀地比較和展示不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。子圖是指在同一個(gè)畫布上繪制的每個(gè)圖表，其類型沒有限制，可以單獨(dú)地呈現(xiàn)一種特定的圖表類型。用戶可以將這些圖表按照一定的排列方式組織在一起，以確定每個(gè)子圖在整個(gè)畫布的位置。5.1子圖概述兩種布局結(jié)構(gòu)為了靈活地管理整個(gè)窗口中所有子圖的布置和排列方式，并根據(jù)需求調(diào)整子圖所占區(qū)域的大小，Matplotlib中主要提供了兩種布局結(jié)構(gòu)：網(wǎng)格布局和自由布局。網(wǎng)格布局可以將畫布規(guī)劃成由行和列組成的矩陣區(qū)域，之后根據(jù)行數(shù)和列數(shù)在指定位置的區(qū)域上繪制子圖。這種方式適合于創(chuàng)建規(guī)矩的布局結(jié)構(gòu)，可以在畫布中放置大量的子圖，并且能夠比較靈活地控制它們的位置和大小。網(wǎng)格布局自由布局不用受到網(wǎng)格區(qū)域的限制，它允許用戶在畫布中自由放置子圖，并且可以根據(jù)具體需求自由調(diào)整每個(gè)子圖的大小和位置。這種方式適合于創(chuàng)建自定義的、不規(guī)則的布局結(jié)構(gòu)，用戶可以更精確地控制子圖的位置和大小。自由布局5.1子圖概述兩種布局結(jié)構(gòu)這兩種布局方式各有各的優(yōu)勢(shì)，具體使用哪種方式取決于布局需求和個(gè)人偏好。網(wǎng)格布局是比較基礎(chǔ)的布局方式，也是本章重點(diǎn)要介紹的布局結(jié)構(gòu)。5.1子圖概述網(wǎng)格布局的介紹在網(wǎng)格布局中，整個(gè)畫布被均勻地規(guī)劃成M行N列的矩陣區(qū)域，每個(gè)區(qū)域的大小都是相等的，以便子圖充分展示。5.1子圖概述網(wǎng)格布局的介紹用戶既可以選擇一個(gè)區(qū)域來放置一個(gè)子圖，也可以跨行或跨列選擇多個(gè)區(qū)域來放置子圖，以實(shí)現(xiàn)更為復(fù)雜的排列結(jié)構(gòu)。為了便于用戶獲取到目標(biāo)位置的區(qū)域，可以通過指定行索引、列索引或者編號(hào)訪問，其中行索引和列索引是從0開始的整數(shù)，編號(hào)是從1開始的，之后按照從左到右、從上到下的順序遞增。繪制等分區(qū)域的子圖5.25.2.1繪制單子圖掌握繪制單子圖的方式，能夠通過subplot()函數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，并根據(jù)編號(hào)選擇一個(gè)區(qū)域來繪制子圖學(xué)習(xí)目標(biāo)5.2.1繪制單子圖subplot()的語(yǔ)法格式pyplot模塊提供了subplot()函數(shù)，該函數(shù)用于根據(jù)指定的行數(shù)和列數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，之后在指定位置的區(qū)域上繪制單個(gè)子圖。subplot(*args,

projection=None,sharex=False,sharey=False,**kwargs)*args：可選參數(shù)，用于確定矩陣區(qū)域的行數(shù)和列數(shù)，以及當(dāng)前操作區(qū)域的編號(hào)，默認(rèn)值為(1,1,1)。該參數(shù)支持以下幾種形式的值：①一個(gè)三位整數(shù)：各位的數(shù)字從左到右依次表示區(qū)域的行數(shù)和列數(shù)以及當(dāng)前操作區(qū)域的編號(hào)。②三個(gè)整數(shù)：每個(gè)整數(shù)分別表示區(qū)域的行數(shù)和列數(shù)以及當(dāng)前操作區(qū)域的編號(hào)。

③SubplotSpec類的對(duì)象，表示子圖的網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)。5.2.1繪制單子圖subplot()的語(yǔ)法格式pyplot模塊提供了subplot()函數(shù)，該函數(shù)用于根據(jù)指定的行數(shù)和列數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，之后在指定位置的區(qū)域上繪制單個(gè)子圖。subplot(*args,

projection=None,sharex=False,sharey=False,**kwargs)projection：表示繪圖所需的投影類型，默認(rèn)投影類型為二維直角坐標(biāo)系，此外還支持以下取值。①'aitoff'：Aitoff投影，適用于天文學(xué)數(shù)據(jù)。②'hammer'：Hammer投影，適用于繪制全球地圖。③'lambert'：Lambert投影，適用于繪制區(qū)域地圖。④'mollweide'：Mollweide投影，適用于繪制全球地圖。⑤'polar'：投影類型是極坐標(biāo)系。5.2.1繪制單子圖subplot()的語(yǔ)法格式pyplot模塊提供了subplot()函數(shù)，該函數(shù)用于根據(jù)指定的行數(shù)和列數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，之后在指定位置的區(qū)域上繪制單個(gè)子圖。subplot(*args,

projection=None,sharex=False,sharey=False,**kwargs)sharex，sharey：表示是否共享子圖的x軸或y軸。subplot()函數(shù)會(huì)返回一個(gè)Axes類及其子類的對(duì)象，表示子圖要繪制的區(qū)域。使用Figure類對(duì)象的add_subplot()方法也可以繪制單子圖，此方式與subplot()函數(shù)的功能是等價(jià)的，參數(shù)的用法完全相同。5.2.1繪制單子圖繪制單個(gè)子圖#彈出新窗口顯示圖表%matplotlibautoimportmatplotlib.pyplotasplt#將畫布規(guī)劃3行2列的矩陣區(qū)域,選擇編號(hào)為6的區(qū)域ax_one=plt.subplot(326)ax_one.plot([1,2,3,4,5])#阻塞腳本的執(zhí)行，直到窗口被關(guān)閉才會(huì)繼續(xù)執(zhí)行plt.show(block=True)示例：規(guī)劃3行2列的矩陣區(qū)域，并在編號(hào)6的區(qū)域中繪制一個(gè)子圖5.2.1繪制單子圖多學(xué)一招：JupyterNotebook的繪圖模式JupyterNotebook工具運(yùn)行Matplotlib程序時(shí)，默認(rèn)會(huì)以靜態(tài)圖片的形式顯示運(yùn)行結(jié)果，此時(shí)的圖片不支持放大或縮小等交互操作。實(shí)際上，JupyterNotebook支持兩種繪圖模式，分別為靜態(tài)繪圖模式和交互式繪圖模式。5.2.1繪制單子圖多學(xué)一招：JupyterNotebook的繪圖模式1.靜態(tài)繪圖模式在靜態(tài)繪圖模式下，繪制的圖表或圖形將以靜態(tài)圖片的形式顯示在JupyterNotebook的輸出區(qū)域中，不提供用戶交互操作。當(dāng)使用Matplotlib進(jìn)行繪圖時(shí)，默認(rèn)情況下就是使用靜態(tài)繪圖模式。開發(fā)者可以在Matplotlib程序中顯式添加魔術(shù)命令“%matplotlib

inline”，啟用靜態(tài)繪圖模式，在輸出區(qū)域中顯示圖表或圖形。5.2.1繪制單子圖多學(xué)一招：JupyterNotebook的繪圖模式2.交互式繪圖模式在交互式繪圖模式下，繪制的圖表或圖形將以單獨(dú)窗口的形式顯示，窗口上方添加一組控制按鈕，允許用戶對(duì)圖形進(jìn)行交互操作，比如平移、縮放、存儲(chǔ)等。開發(fā)者可以在Matplotlib程序中顯式添加魔術(shù)命令%matplotlibauto或%matplotlibnotebook，啟用交互式繪圖模式，在彈出的窗口中顯示圖表或圖形。5.2.1繪制單子圖多學(xué)一招：JupyterNotebook的繪圖模式需要注意的是，Matplotlib程序中添加完設(shè)置繪圖模式的魔術(shù)命令后，可能會(huì)出現(xiàn)延遲設(shè)置繪圖模式的現(xiàn)象。因此，這里建議大家重啟服務(wù)，即在JupyterNotebook工具的菜單欄中選擇“Kernel”→“Restart”，之后在彈出的“重啟內(nèi)核？”窗口中選擇重啟即可。5.2.2實(shí)例1：2023年11月規(guī)模以上工業(yè)月度同比情況掌握實(shí)例1的目標(biāo)和思路，能夠編寫程序來連續(xù)繪制三個(gè)子圖學(xué)習(xí)目標(biāo)5.2.2實(shí)例1：2023年11月規(guī)模以上工業(yè)月度同比情況我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀2023年11月，我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，制造業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和裝備制造業(yè)等領(lǐng)域表現(xiàn)強(qiáng)勁，產(chǎn)量逐漸增長(zhǎng)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)支撐。工業(yè)經(jīng)濟(jì)正逐步走出疫情影響，呈現(xiàn)出良好發(fā)展勢(shì)頭。5.2.2實(shí)例1：2023年11月規(guī)模以上工業(yè)月度同比情況工業(yè)經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)月份規(guī)模以上工業(yè)同比增速（%）鋼材同比增速（%）十種有色金屬同比增速（%）2022年11月2.27.18.812月1.3-2.67.32023年1-2月2.43.69.83月3.98.16.94月5.65.06.15月3.5-1.35.16月4.45.46.17月3.714.54.28月4.511.46.19月4.55.57.310月4.63.08.211月6.64.27.1規(guī)模以上工業(yè)、鋼材、十種有色金屬同比增長(zhǎng)速度下面在同一畫布上繪制三個(gè)子圖：第1個(gè)子圖位于畫布上方，寬度與畫布相等，高度占據(jù)畫布的三分之一，用于展示規(guī)模以上工業(yè)的同比增長(zhǎng)速度。第2個(gè)子圖位于畫布中間，寬度與高度同上圖，用于展示鋼材的同比增長(zhǎng)速度。第3個(gè)子圖位于畫布下方，寬度與高度同上圖，用于展示十種有色金屬的同比增長(zhǎng)速度。5.2.2實(shí)例1：2023年11月規(guī)模以上工業(yè)月度同比情況實(shí)例1的需求5.2.3繪制多子圖掌握繪制多子圖的方式，能夠通過subplots()函數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，并根據(jù)索引選擇多個(gè)區(qū)域來繪制子圖學(xué)習(xí)目標(biāo)5.2.3繪制多子圖subplots()的語(yǔ)法格式pyplot模塊提供了subplots()函數(shù)，該函數(shù)用于根據(jù)指定的行數(shù)和列數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，之后可以在所有的區(qū)域上繪制多個(gè)子圖。subplots(nrows=1,

ncols=1,

*,

sharex=False,

sharey=False,

……,

subplot_kw=None,

gridspec_kw=None,

**fig_kw)nrows：表示矩陣區(qū)域的行數(shù)，默認(rèn)值為1。ncols：表示矩陣區(qū)域的列數(shù)，默認(rèn)值為1。sharex，sharey：表示是否共享子圖的x軸或y軸。gridspec_kw：表示用于控制布局結(jié)構(gòu)屬性的字典。5.2.3繪制多子圖subplots()的語(yǔ)法格式pyplot模塊提供了subplots()函數(shù)，該函數(shù)用于根據(jù)指定的行數(shù)和列數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，之后可以在所有的區(qū)域上繪制多個(gè)子圖。subplots(nrows=1,

ncols=1,

*,

sharex=False,

sharey=False,

……,

subplot_kw=None,

gridspec_kw=None,

**fig_kw)squeeze：表示是否將返回的Axes對(duì)象的數(shù)組縮減為一個(gè)維度，默認(rèn)值為True。①當(dāng)參數(shù)squeeze的值為True時(shí)，如果參數(shù)nrows和ncols的值均為1，則subplots()函數(shù)會(huì)返回一個(gè)Axes對(duì)象；如果參數(shù)nrows和ncols的值只有一個(gè)為1，則subplots()函數(shù)會(huì)返回一個(gè)包含Axes對(duì)象的一維數(shù)組；如果參數(shù)nrows和ncols的值都大于1，則會(huì)一個(gè)包含Axes對(duì)象的二維數(shù)組或嵌套列表。②當(dāng)參數(shù)squeeze的值為False時(shí)，subplots()函數(shù)不會(huì)縮減維度，而是直接返回一個(gè)包含Axes對(duì)象的二維數(shù)組或嵌套列表。5.2.3繪制多子圖subplots()的語(yǔ)法格式pyplot模塊提供了subplots()函數(shù)，該函數(shù)用于根據(jù)指定的行數(shù)和列數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，之后可以在所有的區(qū)域上繪制多個(gè)子圖。subplots(nrows=1,

ncols=1,

*,

sharex=False,

sharey=False,

……,

subplot_kw=None,

gridspec_kw=None,

**fig_kw)subplots()函數(shù)會(huì)返回兩個(gè)值fig和ax，其中fig是一個(gè)表示畫布的Figure對(duì)象，ax是Axes類的對(duì)象或者包含一組Axes類對(duì)象的數(shù)組。5.2.3繪制多子圖繪制多個(gè)子圖#將畫布規(guī)劃為2行2列的矩陣區(qū)域fig,ax_arr=plt.subplots(2,2)#選擇左上角的區(qū)域，繪制第一個(gè)子圖ax_one=ax_arr[0,0]ax_one.plot([1,2,3,4,5])……#選擇右下角的區(qū)域，繪制第四個(gè)子圖ax_fou=ax_arr[1,1]ax_fou.plot([1,2,3,4,5])示例：規(guī)劃2行2列的矩陣區(qū)域，并在所有的區(qū)域上繪制子圖5.2.4實(shí)例2：部分國(guó)家養(yǎng)貓與養(yǎng)狗人群比例掌握實(shí)例2的目標(biāo)和思路，能夠編寫程序來一次繪制兩個(gè)子圖學(xué)習(xí)目標(biāo)5.2.4實(shí)例2：部分國(guó)家養(yǎng)貓與養(yǎng)狗人群比例養(yǎng)寵物的現(xiàn)狀現(xiàn)代社會(huì)，寵物已經(jīng)成為許多人生活中不可或缺的一部分，它們不僅能給主人帶來快樂，還能提供無(wú)條件的愛和支持。在眾多寵物中，貓和狗無(wú)疑是最受歡迎的兩種選擇。然而有趣的是，不同國(guó)家對(duì)于養(yǎng)貓和養(yǎng)狗的喜好程度卻有所不同。5.2.4實(shí)例2：部分國(guó)家養(yǎng)貓與養(yǎng)狗人群比例養(yǎng)貓和養(yǎng)狗的比例數(shù)據(jù)國(guó)家養(yǎng)貓人群比例（%）養(yǎng)狗人群比例（%）中國(guó)1925加拿大3333巴西2858澳大利亞2939日本1415墨西哥2464俄羅斯5729韓國(guó)623瑞士2622土耳其1511英國(guó)2727美國(guó)3950規(guī)模以上工業(yè)、鋼材、十種有色金屬同比增長(zhǎng)速度下面在同一畫布上繪制兩張條形圖：以左右并列的方式并排顯示，分別展示部分國(guó)家養(yǎng)貓人群和養(yǎng)狗人群的比例。將國(guó)家一列的數(shù)據(jù)作為條形圖的刻度標(biāo)簽。將養(yǎng)貓人群比例和養(yǎng)狗人群比例這兩列的數(shù)據(jù)被作為條形的長(zhǎng)度。5.2.4實(shí)例2：部分國(guó)家養(yǎng)貓與養(yǎng)狗人群比例實(shí)例2的需求繪制跨越區(qū)域的子圖5.35.3.1繪制跨區(qū)域的單子圖掌握繪制單子圖的方式，能夠通過subplot2grid()函數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，并選擇跨越多行或多列的區(qū)域繪制子圖學(xué)習(xí)目標(biāo)5.3.1繪制跨區(qū)域的單子圖subplot2grid()的語(yǔ)法格式pyplot模塊提供了subplot2grid()函數(shù)，該函數(shù)會(huì)根據(jù)指定的行數(shù)和列數(shù)將畫布規(guī)劃為矩陣區(qū)域，在指定位置的區(qū)域上通過跨行或跨列調(diào)整區(qū)域的大小，之后在調(diào)整好的區(qū)域上繪制子圖。subplot2grid(shape,

loc,

rowspan=1,

colspan=1,

fig=None,

**kwargs)shape：表示規(guī)劃的矩陣區(qū)域，該參數(shù)的值是一個(gè)包含兩個(gè)整型數(shù)據(jù)的元組，其中第1個(gè)元素表示規(guī)劃區(qū)域的行數(shù)，第2個(gè)元素表示規(guī)劃區(qū)域的列數(shù)。loc：表示子圖要繪制在哪個(gè)區(qū)域的位置，該參數(shù)的值是一個(gè)包含兩個(gè)整型數(shù)據(jù)的元組，其中第1個(gè)元素表示子圖所在的行索引，第2個(gè)元素表示子圖所在的列索引，索引從0開始。rowspan：表示區(qū)域跨越的行數(shù)，默認(rèn)值為1。colspan：表示區(qū)域跨越的列數(shù)，默認(rèn)值為1。subplot2grid()函數(shù)會(huì)返回一個(gè)Axes類或其子類的對(duì)象。5.3.1繪制跨區(qū)域的單子圖繪制單個(gè)子圖%matplotlibautoimportmatplotlib.pyplotasplt#將畫布規(guī)劃為2行3列的矩陣區(qū)域,#在跨越兩行兩列的區(qū)域中繪制子圖ax=plt.subplot2grid((2,3),(0,1),

rowspan=2,colspan=2)ax.plot([1,2,3,4,5])plt.show(block=True)示例：規(guī)劃2行3列的矩陣區(qū)域，并在跨越兩行和兩列的區(qū)域中繪制子圖5.3.2實(shí)例3：2023年抖音和快手用戶畫像對(duì)比掌握實(shí)例3的目標(biāo)和思路，能夠編寫程序來連續(xù)繪制三個(gè)子圖學(xué)習(xí)目標(biāo)5.3.2實(shí)例3：2023年抖音和快手用戶畫像對(duì)比養(yǎng)寵物的現(xiàn)狀2023年社交媒體已經(jīng)成為了讓人們追逐潮流、展示才華和與他人互動(dòng)的主要平臺(tái)。而在這個(gè)日益競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中，抖音和快手從諸多社交應(yīng)用中脫穎而出，成為無(wú)數(shù)用戶追捧的熱門選擇。然而，盡管它們都以短視頻為特色，卻展示出了截然不同的用戶畫像。5.3.2實(shí)例3：2023年抖音和快手用戶畫像對(duì)比抖音和快手的用戶數(shù)據(jù)城市分類抖音用戶比例（%）快手用戶比例（%）五線城市12.114.4四線城市17.118.9三線城市16.717.5二線城市16.315.1新一線城市16.513.9一線城市5.94.5抖音和快手平臺(tái)用戶城市分布5.3.2實(shí)例3：2023年抖音和快手用戶畫像對(duì)比抖音和快手的用戶數(shù)據(jù)年齡區(qū)間抖音用戶比例（%）快手用戶比例（%）18歲以下5.88.318~24歲13.211.025~34歲23.421.935~44歲23.425.445歲以上24.826.2抖音和快手平臺(tái)用戶年齡分布下面根據(jù)表格數(shù)據(jù)繪制三個(gè)子圖：第一個(gè)子圖位于畫布上方，寬度與畫布等寬，高度占據(jù)畫布的三分之一，它是柱形圖，用于展示抖音和快手平臺(tái)用戶城市分布情況。其他兩個(gè)子圖位于畫布下方，它們的寬度和高度相等，其中寬度占據(jù)畫布的二分之一，高度占據(jù)畫布的三分之二，它們都是條形圖，分別展示抖音平臺(tái)和快手平臺(tái)的用戶年齡分布情況。5.3.2實(shí)例3：2023年抖音和快手用戶畫像對(duì)比實(shí)例3的需求繪制自定義區(qū)域的子圖5.45.4繪制自定義區(qū)域的子圖掌握繪制自定義區(qū)域子圖的方式，能夠根據(jù)需求創(chuàng)建網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)，并基于此結(jié)構(gòu)選擇相應(yīng)的區(qū)域繪制子圖學(xué)習(xí)目標(biāo)5.4繪制自定義區(qū)域的子圖網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)為了能夠更靈活地調(diào)整子圖的位置，用戶可以根據(jù)自己的需求創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)，并根據(jù)網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)劃分畫布為指定行數(shù)和列數(shù)的矩陣區(qū)域，將一些區(qū)域進(jìn)行調(diào)整得到最終繪圖的區(qū)域，之后便可以在這些自定義的區(qū)域上繪制子圖。5.4繪制自定義區(qū)域的子圖創(chuàng)建GridSpec對(duì)象的方式Matplotlib的gridspec模塊中提供了一個(gè)GridSpec類，通過實(shí)例化GridSpec類的對(duì)象可以創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)。Matplotlib中提供了兩種方式創(chuàng)建GridSpec類的對(duì)象，一種方式是GridSpec類的構(gòu)造方法，另一種方式是通過畫布對(duì)象調(diào)用add_gridspec()方法。通過GridSpec類的構(gòu)造方法創(chuàng)建GridSpec類的對(duì)象通過畫布對(duì)象調(diào)用add_gridspec()方法創(chuàng)建GridSpec類的對(duì)象方式一：方式二：5.4繪制自定義區(qū)域的子圖GridSpec類的構(gòu)造方法1.GridSpec類的構(gòu)造方法GridSpec(nrows,

ncols,

figure=None,

left=None,

bottom=None,

right=None,

top=None,

wspace=None,

hspace=None,

width_ratios=None,

height_ratios=None)nrows：表示網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)的行數(shù)。ncols：表示網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)的列數(shù)。figure：表示網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)應(yīng)用的畫布。left，bottom，right，top：用于設(shè)置子圖區(qū)域相對(duì)于畫布的邊界位置，取值為0~1之間的浮點(diǎn)數(shù)。wspace：表示子圖之間預(yù)留的寬度。hspace：表示子圖之間預(yù)留的高度。5.4繪制自定義區(qū)域的子圖GridSpec類的構(gòu)造方法1.GridSpec類的構(gòu)造方法通過GridSpec類的構(gòu)造方法創(chuàng)建一個(gè)3行3列的網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)。importmatplotlib.gridspecasgsgs.GridSpec(ncols=3,nrows=3)5.4繪制自定義區(qū)域的子圖add_gridspec()的語(yǔ)法格式2.add_gridspec()方法add_gridspec(nrows=1,

ncols=1,

**kwargs)參數(shù)nrows和ncols分別表示網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)的行數(shù)和列數(shù)，它們的默認(rèn)值都為1。add_gridspec()方法是Figure

類提供的方法，用于在畫布上添加一個(gè)網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)。fig=plt.figure()fig.add_gridspec(3,3)5.4繪制自定義區(qū)域的子圖根據(jù)網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)創(chuàng)建區(qū)域GridSpec類對(duì)象與數(shù)組的使用方式相似，它也可以通過索引或切片的形式訪問每個(gè)子圖的區(qū)域，每個(gè)元素其實(shí)一個(gè)SubplotSpec類的對(duì)象。Matplotlib中提供了在畫布中快速根據(jù)網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)創(chuàng)建區(qū)域的方式，即調(diào)用subplot()函數(shù)或add_subplot()方法時(shí)直接傳入SubplotSpec類的對(duì)象。5.4繪制自定義區(qū)域的子圖根據(jù)網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)創(chuàng)建區(qū)域spec3=gs.GridSpec(ncols=3,nrows=3)ax1=plt.subplot(spec3[0,:])ax1.plot([1,2,3,4,5])ax2=plt.subplot(spec3[1,:2])ax2.plot([1,2,3,4,5])ax3=plt.subplot(spec3[1:,2])ax3.plot([1,2,3,4,5])ax4=plt.subplot(spec3[2,0])ax4.plot([1,2,3,4,5])ax5=plt.subplot(spec3[2,1])ax5.plot([1,2,3,4,5])示例：根據(jù)布局結(jié)構(gòu)依次創(chuàng)建5個(gè)區(qū)域，在每個(gè)區(qū)域上分別繪制一條線，生成5張折線圖5.4繪制自定義區(qū)域的子圖根據(jù)網(wǎng)格布局結(jié)構(gòu)創(chuàng)建區(qū)域使用subplot2grid()函數(shù)創(chuàng)建的子圖默認(rèn)已經(jīng)擁有了自定義的布局，例如，ax=plt.subplot2grid((2,2),(0,0))的功能等價(jià)于下面幾行代碼：importmatplotlib.gridspecasgsgrid_spec=gs.GridSpec(2,2)ax=plt.subplot(grid_spec[0,0])共享子圖的坐標(biāo)軸5.55.5共享子圖的坐標(biāo)軸在同一畫布中，每個(gè)子圖都有自己獨(dú)立的坐標(biāo)軸，如果兩個(gè)或多個(gè)子圖的坐標(biāo)軸上具有相同的刻度，則可以共享這些子圖的坐標(biāo)軸。通過共享坐標(biāo)軸，多個(gè)子圖可以在相同的刻度和比例下進(jìn)行縮放，使得數(shù)據(jù)的變化和趨勢(shì)更易于觀察和理解。5.5.1共享相鄰子圖的坐標(biāo)軸掌握共享子圖坐標(biāo)軸的方式，能夠共享相鄰子圖的坐標(biāo)軸學(xué)習(xí)目標(biāo)5.5.1共享相鄰子圖的坐標(biāo)軸共享坐標(biāo)軸的介紹共享相鄰子圖的坐標(biāo)軸是指相鄰的兩個(gè)子圖共享相同的坐標(biāo)軸，如果兩個(gè)子圖位于同一行或同一列，那么它們之間可以共享相同的x軸和y軸。5.5.1共享相鄰子圖的坐標(biāo)軸參數(shù)sharex或sharey的取值當(dāng)使用pyplot模塊的subplots()函數(shù)創(chuàng)建子圖的區(qū)域時(shí)，可以通過參數(shù)sharex或sharey控制是否共享子圖之間的x軸或y軸。參數(shù)sharex或sharey總共支持以下幾種取值。True或'all'：表示所有子圖之間共享x軸或y軸。False或'none'：表示所有子圖之間不共享x軸或y軸。'row'：表示每一行的子圖之間共享x軸或y軸。'col'：表示每一列的子圖之間共享x軸或y軸。5.5.1共享相鄰子圖的坐標(biāo)軸參數(shù)sharex或sharey的取值5.5.1共享相鄰子圖的坐標(biāo)軸共享坐標(biāo)軸的示例fig,ax_arr=plt.subplots(2,2,

sharex='col')ax1=ax_arr[0,0]x1=np.linspace(0,2*np.pi,400)y1=np.cos(x1**2)ax1.plot(x1,y1)……示例：規(guī)劃2行2列的矩陣區(qū)域，依次在每個(gè)區(qū)域中繪制子圖，并共享每一列子圖的x軸5.5.2共享非相鄰子圖的坐標(biāo)軸掌握共享子圖坐標(biāo)軸的方式，能夠共享非相鄰子圖之間的坐標(biāo)軸學(xué)習(xí)目標(biāo)5.5.2共享非相鄰子圖的坐標(biāo)軸共享坐標(biāo)軸的介紹當(dāng)使用pyplot模塊的subplot()函數(shù)繪制單個(gè)子圖時(shí)，也可以將代表其他子圖的變量傳遞給該函數(shù)的參數(shù)sharex或sharey參數(shù)，此時(shí)可以共享非相鄰子圖之間的坐標(biāo)軸。5.5.2共享非相鄰子圖的坐標(biāo)軸共享坐標(biāo)軸的示例ax_one=plt.subplot(221)x1=np.linspace(0,2*np.pi,400)y1=np.cos(x1**2)ax_one.plot(x1,y1)x2=np.linspace(0.01,10,100)y2=np.sin(x2)ax_two=plt.subplot(224,

sharex=ax_one)ax_two.plot(x2,y2)示例：規(guī)劃2行2列的矩陣區(qū)域，分別在對(duì)角線位置上繪制兩個(gè)子圖，并共享它們的x軸5.5.3同一子圖共享坐標(biāo)軸掌握共享子圖坐標(biāo)軸的方式，能夠共享同一子圖的坐標(biāo)軸學(xué)習(xí)目標(biāo)5.5.3同一子圖共享坐標(biāo)軸共享坐標(biāo)軸的介紹同一子圖也可以共享坐標(biāo)軸，即一個(gè)子圖共享x軸但具有獨(dú)立y軸，常見于比較不同量級(jí)或具有不同單位的數(shù)據(jù)的情況。例如，在同一畫布中同時(shí)繪制柱形圖和折線圖，柱形圖參考左側(cè)的y軸，折線圖參考右側(cè)的y軸。5.5.3同一子圖共享坐標(biāo)軸twinx()的語(yǔ)法格式twinx(ax=None)參數(shù)ax表示要共享x軸的繪圖區(qū)域，它的值是一個(gè)Axes

類或其子類的對(duì)象，默認(rèn)值為None，即默認(rèn)在當(dāng)前的繪圖區(qū)域上創(chuàng)建新的對(duì)象。如果指定了參數(shù)

，會(huì)在指定的繪圖區(qū)域上創(chuàng)建共享x軸但有獨(dú)立y軸的新對(duì)象。twinx()函數(shù)返回一個(gè)新的

Axes類的對(duì)象，它與原始Axes對(duì)象共享x軸，但具有獨(dú)立的y軸。Matplotlib中提供了twinx()函數(shù)，該函數(shù)用于創(chuàng)建一個(gè)共享x軸的新繪圖區(qū)域，新繪圖區(qū)域會(huì)覆蓋原來的繪圖區(qū)域，且顯示右側(cè)y軸的刻度。5.5.3同一子圖共享坐標(biāo)軸共享坐標(biāo)軸的示例fig,ax_old=plt.subplots()x=np.arange(0,6,0.5)y_sa=np.power(x,3)ax_old.scatter(x,y_sa)#創(chuàng)建共享x軸的新繪圖區(qū)域ax_new=ax_old.twinx()y_pl=np.sin(x)ax_new.plot(x,y_pl)示例：在繪圖區(qū)域上繪制一組數(shù)據(jù)點(diǎn)，創(chuàng)建一個(gè)共享x軸的新繪圖區(qū)域，在新繪圖區(qū)域上繪制一條線5.5.4實(shí)例4：某地區(qū)全年氣溫與降水量、蒸發(fā)量的關(guān)系掌握實(shí)例4的目標(biāo)和思路，能夠編寫程序在同一畫布繪制線和柱形學(xué)習(xí)目標(biāo)5.5.4實(shí)例4：某地區(qū)全年氣溫與降水量、蒸發(fā)量的關(guān)系全年的氣溫、降水量和蒸發(fā)量全年的氣溫、降水量和蒸發(fā)量之間存在著緊密的關(guān)系。高氣溫促進(jìn)蒸發(fā)量增加，而濕熱空氣會(huì)形成降水，導(dǎo)致降水量增加。這種關(guān)系對(duì)于水循環(huán)、氣候變化和資源管理至關(guān)重要。了解全年氣溫與降水量、蒸發(fā)量之間的關(guān)系，有助于我們更好地預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)氣候變化的影響。5.5.4實(shí)例4：某地區(qū)全年氣溫與降水量、蒸發(fā)量的關(guān)系氣溫、降水量與蒸發(fā)量的數(shù)據(jù)月份平均氣溫（℃）降水量（ml）蒸發(fā)量（ml）1月2.02.62.02月2.25.94.93月3.39.07.04月4.526.423.25月6.328.725.66月10.270.776.77月20.3175.6135.68月33.4182.2162.29月23.048.732.610月16.518.820.011月12.06.06.412月6.22.33.3某地區(qū)全年的平均氣溫與降水量、蒸發(fā)量下面根據(jù)表格的數(shù)據(jù)繪制一張圖表：包含兩組柱形和一條線。將月份一列的數(shù)據(jù)作為x軸的刻度標(biāo)簽。將平均氣溫一列的數(shù)據(jù)作為線條用到的數(shù)據(jù)。將降水量和蒸發(fā)量這兩列的數(shù)據(jù)作為兩組柱形的數(shù)據(jù)，分別展示平均氣溫、降水量、蒸發(fā)量之間的關(guān)系。5.5.4實(shí)例4：某地區(qū)全年氣溫與降水量、蒸發(fā)量的關(guān)系實(shí)例4的需求子圖的布局技巧5.65.6子圖的布局技巧當(dāng)帶有標(biāo)題的多個(gè)子圖并排顯示時(shí)，可能會(huì)因區(qū)域過于緊湊而出現(xiàn)標(biāo)題和坐標(biāo)軸重疊的問題，也可能子圖的標(biāo)題超出畫布的區(qū)域。Matplotlib中提供了一些調(diào)整子圖布局的技巧，主要包括約束布局和緊密布局，通過這些技巧可以合理布局多個(gè)子圖。5.6.1約束布局掌握約束布局的實(shí)現(xiàn)方式，能夠通過約束布局合理排列多個(gè)子圖的位置學(xué)習(xí)目標(biāo)5.6.1約束布局約束布局的介紹在Matplotlib中，約束布局是一種布局方式，用于自動(dòng)調(diào)整子圖元素的位置和尺寸，以避免它們之間的重疊，從而在不同大小的畫布上都能正確顯示。約束布局的實(shí)現(xiàn)原理比較簡(jiǎn)單，首先會(huì)預(yù)留一定的空間給每個(gè)子圖元素，保證它們不會(huì)超出繪圖區(qū)域的邊界，然后根據(jù)一系列約束條件計(jì)算各個(gè)子圖元素的最終位置和尺寸，最后自動(dòng)調(diào)整子圖的位置和尺寸，使它們滿足約束條件的同時(shí)盡可能減少重疊現(xiàn)象。5.6.1約束布局約束布局的啟用方式當(dāng)繪制多個(gè)子圖時(shí)，Matplotlib默認(rèn)并未啟用約束布局，我們可以通過兩種方式啟用約束布局，第一種方式是使用subplots()或figure()函數(shù)的參數(shù)layout或constrained_layout；第二種方式是修改figure.constrained_layout.use配置項(xiàng)。通過subplots()或figure()的參數(shù)layout或constrained_layout啟用約束布局通過修改figure.constrained_layout.use配置項(xiàng)啟用約束布局方式一：方式二：5.6.1約束布局約束布局的啟用方式1.使用subplots()或figure()函數(shù)的參數(shù)layout或constrained_layoutplt.subplots(layout="constrained")當(dāng)調(diào)用subplots()函數(shù)創(chuàng)建多個(gè)子圖的繪圖區(qū)域，或者調(diào)用figure()函數(shù)創(chuàng)建畫布時(shí)，可以通過參數(shù)layout指定布局方式，將該參數(shù)的值設(shè)置為constrained，從而啟用約束布局。也可以通過參數(shù)constrained_layout指定是否啟用約束布局，將該參數(shù)的值設(shè)置為True來明確啟用約束布局，5.6.1約束布局約束布局的啟用方式2.修改figure.constrained_layout.use配置項(xiàng)plt.rcParams['figure.constrained_layout.use']=True配置項(xiàng)figure.constrained_layout.use用于設(shè)置是否默認(rèn)啟用約束布局，它的默認(rèn)值為False，即不啟用約束布局。通過rcParams字典或rc()函數(shù)將配置項(xiàng)figure.constrained_layout.use的值修改為True，從而啟用約束布局。5.6.1約束布局約束布局的啟用方式2.修改figure.constrained_layout.use配置項(xiàng)另外，還可以結(jié)合以下兩個(gè)配置項(xiàng)來調(diào)整子圖之間的間距。figure.constrained_layout.w_pad/h_pad：用于設(shè)置約束布局時(shí)子圖的水平和垂直間距的填充值，默認(rèn)值為0.04167。figure.constrained_layout.wspace/hspace：用于設(shè)置約束布局時(shí)子圖的水平和垂直間距，默認(rèn)值為0.02。5.6.1約束布局啟用約束布局的示例fig,axs=plt.subplots(2,2,

constrained_layout=True)ax_one=axs[0,0]ax_one.set_title('Title')ax_two=axs[0,1]ax_two.set_title('Title')ax_thr=axs[1,0]ax_thr.set_title('Title')ax_fou=axs[1,1]ax_fou.set_title('Title')示例：創(chuàng)建多個(gè)帶有標(biāo)題的子圖，啟動(dòng)約束布局解決子圖之間刻度標(biāo)簽與標(biāo)題重疊的問題5.6.1約束布局約束布局的注意事項(xiàng)需要注意的是，約束布局只會(huì)考慮刻度標(biāo)簽、軸標(biāo)簽、標(biāo)題和圖例的位置，而不會(huì)考慮子圖其他元素的位置。因此，使用約束布局后的子圖之間可能還是會(huì)出現(xiàn)圖表元素被裁剪或重疊的問題。5.6.2緊密布局掌握緊密布局的實(shí)現(xiàn)方式，能夠通過緊密布局合理排列多個(gè)子圖的位置學(xué)習(xí)目標(biāo)5.6.2緊密布局緊密布局的介紹緊密布局是另一種布局方式，它會(huì)自動(dòng)調(diào)整子圖的位置和尺寸，以最大程度地減少子圖之間的重疊，并填充整個(gè)畫布。這有助于在整個(gè)圖表區(qū)域內(nèi)緊湊地排列子圖，在有限的空間中展示更多的圖表元素，一般適用于子圖數(shù)量較多的情況。注意，緊密布局只會(huì)調(diào)整刻度標(biāo)簽、軸標(biāo)簽和標(biāo)題，可能會(huì)導(dǎo)致一些元素的尺寸太小或過于緊密。5.6.2緊密布局緊密布局的啟用方式Matplotlib中提供了三種實(shí)現(xiàn)緊密布局的方式：第一種方式是調(diào)用tight_layout()函數(shù)；第二種方式是使用subplots()或figure()函數(shù)的參數(shù)layout；第三種方式是修改figure.autolayout配置項(xiàng)。調(diào)用tight_layout()函數(shù)啟用緊密布局使用subplots()或figure()函數(shù)的參數(shù)layout啟用緊密布局方式一：方式二：修改figure.autolayout配置項(xiàng)啟用緊密布局方式三：5.6.2緊密布局緊密布局的啟用方式1.調(diào)用tight_layout()函數(shù)tight_layout()函數(shù)用于自動(dòng)調(diào)整子圖之間或周圍的間隙，使子圖能適應(yīng)畫布，以確保子圖元素的標(biāo)簽、標(biāo)題、刻度標(biāo)簽等不會(huì)重疊或被截?cái)?。tight_layout(*,

pad=1.08,

h_pad=None,

w_pad=None,

rect=None)pad：表示畫布邊緣與子圖邊緣的間距，默認(rèn)值為1.08。h_pad，w_pad：表示相鄰子圖垂直方向和水平方向的間距，默認(rèn)值為None，表示使用參數(shù)pad的值。rect：表示要排列的子圖范圍，該參數(shù)的值是一個(gè)四元組(left,bottom,right,top)，元組中每個(gè)元素分別表示左、下、右和上邊界的位置，默認(rèn)值為(0,0,1,1)。注意，該參數(shù)的值是相對(duì)于圖表的歸一化坐標(biāo)，因此范圍必須在0~1之間。5.6.2緊密布局緊密布局的啟用方式1.調(diào)用tight_layout()函數(shù)當(dāng)參數(shù)pad的值設(shè)為0時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致某些子圖元素被裁剪或過于接近邊界，這種情況其實(shí)是因?yàn)樗惴ㄥe(cuò)誤或受到算法的限制。因此，官方建議參數(shù)pad的值應(yīng)大于0.3，以確保相鄰子圖之間足夠的間隔和避免元素被裁剪。5.6.2緊密布局緊密布局的啟用方式2.使用subplots()或figure()函數(shù)的參數(shù)layout當(dāng)調(diào)用subplots()函數(shù)創(chuàng)建多個(gè)子圖的繪圖區(qū)域，或者調(diào)用figure()函數(shù)創(chuàng)建畫布時(shí)，可以在這些函數(shù)中將參數(shù)layout的值設(shè)置為tight，從而啟用緊密布局。plt.subplots(layout="tight")5.6.2緊密布局緊密布局的啟用方式3.修改figure.autolayout配置項(xiàng)配置項(xiàng)figure.autolayout用于設(shè)置是否啟用緊密布局，它的默認(rèn)值為False，即不啟用緊密布局。通過rcParams字典或rc()函數(shù)將配置項(xiàng)figure.autolayout的值修改為True，從而啟用緊密布局。plt.rcParams['figure.autolayout']=True5.6.2緊密布局啟用緊密布局的示例fig,axs=plt.subplots(2,2)ax_one=axs[0,0]ax_one.set_title('Title')ax_two=axs[0,1]ax_two.set_title('Title')ax_thr=axs[1,0]ax_thr.set_title('Title')ax_fou=axs[1,1]ax_fou.set_title('Title')plt.tight_layout(pad=0.4,

w_pad=0.5,h_pad=2)示例：創(chuàng)建多個(gè)帶有標(biāo)題的子圖，啟動(dòng)緊密布局解決子圖之間刻度標(biāo)簽與標(biāo)題重疊的問題5.6.3實(shí)例5：2023年上半年比亞迪汽車的銷售情況掌握實(shí)例5的目標(biāo)和思路，能夠編寫程序在同一畫布繪制兩張子圖，并啟用約束布局調(diào)整子圖中元素的位置學(xué)習(xí)目標(biāo)5.6.3實(shí)例5：2023年上半年比亞迪汽車的銷售情況比亞迪汽車的介紹比亞迪作為中國(guó)汽車制造業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，一直以來因其創(chuàng)新技術(shù)和環(huán)保理念而備受矚目。多年來，比亞迪堅(jiān)持自主研發(fā)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，不斷推出具有競(jìng)爭(zhēng)力的電動(dòng)汽車和混合動(dòng)力車型。這一品牌的汽車以高品質(zhì)、高性能和綠色環(huán)保而聞名，在國(guó)內(nèi)和國(guó)際市場(chǎng)上獲得了廣泛的認(rèn)可和贊譽(yù)。5.6.3實(shí)例5：2023年上半年比亞迪汽車的銷售情況汽車的銷售數(shù)據(jù)月份銷量（輛）1月1513412月1936553月2070804月2102955月2402206月250346上半年比亞迪汽車的銷量5.6.3實(shí)例5：2023年上半年比亞迪汽車的銷售情況汽車的銷售數(shù)據(jù)月份同比增長(zhǎng)（%）1月58.62月112.63月97.44月98.65月109.46月88.2上半年比亞迪汽車銷量的同比增長(zhǎng)下面根據(jù)表格的數(shù)據(jù)繪制兩個(gè)子圖：第一個(gè)子圖位于畫布上方，寬度與畫布等寬，高度占據(jù)畫布的二分之一，子圖是一張柱形圖，用于展示上半年比亞迪汽車的銷量。第二個(gè)子圖位于畫布下方，它的寬度與畫布相等，高度占據(jù)畫布的二分之一，該子圖是一張折線圖，用于展示上半年比亞迪汽車銷量的同比增長(zhǎng)。5.6.3實(shí)例5：2023年上半年比亞迪汽車的銷售情況實(shí)例5的需求本章小結(jié)本章主要對(duì)子圖的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了介紹，首先介紹了什么是子圖以及子圖的布局方式，然后介紹了子圖的繪制，包括繪制等分區(qū)域、跨越區(qū)域、自定義區(qū)域的子圖；接著介紹了子圖坐標(biāo)軸的共享；最后介紹了子圖的布局技巧，包括約束布局和緊密布局。通過學(xué)習(xí)本章的內(nèi)容，讀者能了解子圖的作用，并可以熟練地規(guī)劃子圖的布局。第6章坐標(biāo)軸的定制《Python數(shù)據(jù)可視化（第2版）

》學(xué)習(xí)目標(biāo)/Target

熟悉坐標(biāo)軸，能夠歸納從繪圖區(qū)域中獲取x軸、y軸和軸脊的方式

熟悉添加坐標(biāo)軸的方式，能夠通過axes()函數(shù)向畫布上添加繪圖區(qū)域，并自動(dòng)顯示坐標(biāo)軸

掌握定制刻度的方式，能夠定制刻度的位置、刻度標(biāo)簽格式、刻度的樣式

掌握隱藏軸脊的方式，能夠隱藏坐標(biāo)軸的全部軸脊或部分軸脊

掌握移動(dòng)軸脊的方式，能夠?qū)⑤S脊移動(dòng)到指定的位置章節(jié)概述/Summary前文中使用的坐標(biāo)軸有著固定的樣式，比如刻度線朝外，不用的軸始終顯示，日期時(shí)間格式的刻度標(biāo)簽都是用戶手動(dòng)編寫的，這限制了坐標(biāo)軸的靈活性。為了便于用戶靈活地操作坐標(biāo)軸，Matplotlib中提供了一些定制坐標(biāo)軸的功能，包括向任意位置添加坐標(biāo)軸、定制坐標(biāo)軸的刻度、隱藏坐標(biāo)軸的軸脊、移動(dòng)軸脊的位置，從而使圖表更具個(gè)性化和靈活性。本章將詳細(xì)介紹定制坐標(biāo)軸的內(nèi)容。目錄/Contents01坐標(biāo)軸概述02在任意位置添加坐標(biāo)軸03定制刻度04隱藏軸脊05移動(dòng)軸脊坐標(biāo)軸概述6.16.1坐標(biāo)軸概述熟悉坐標(biāo)軸，能夠歸納從繪圖區(qū)域中獲取x軸、y軸和軸脊的方式學(xué)習(xí)目標(biāo)6.1坐標(biāo)軸概述坐標(biāo)軸的介紹Matplotlib中繪圖區(qū)域默認(rèn)使用直角坐標(biāo)系，在直角坐標(biāo)系中，總共有兩條水平坐標(biāo)軸、兩條垂直坐標(biāo)軸，這些坐標(biāo)軸圍成的區(qū)域用于界定圖形顯示的范圍，其中左側(cè)和下方的坐標(biāo)軸（x軸和y軸）經(jīng)常被使用，上方和右側(cè)的坐標(biāo)軸很少被使用。6.1坐標(biāo)軸概述坐標(biāo)軸的介紹每個(gè)坐標(biāo)軸的基本結(jié)構(gòu)相同，主要包括標(biāo)簽、刻度和軸脊這些元素，其中標(biāo)簽用于說明坐標(biāo)軸的內(nèi)容；刻度用于表示特定數(shù)值或區(qū)間的小短線及其文本標(biāo)記，小短線被稱為刻度線，文本標(biāo)記被稱為刻度標(biāo)簽，刻度線又分為主刻度線和次刻度線，次刻度線默認(rèn)是隱藏的；軸脊是確定坐標(biāo)軸位置的基準(zhǔn)線，通常是一條直線。6.1坐標(biāo)軸概述坐標(biāo)軸相關(guān)的屬性坐標(biāo)軸的每個(gè)部分其實(shí)都對(duì)應(yīng)Matplotlib中的一個(gè)類，其中坐標(biāo)軸對(duì)應(yīng)Axis類，軸脊對(duì)應(yīng)Spine類，刻度對(duì)應(yīng)Ticker類，x軸對(duì)應(yīng)Xaxis類，y軸對(duì)應(yīng)Yaxis類。為了便于用戶對(duì)坐標(biāo)軸進(jìn)行精細(xì)化定制，Axes類提供了一些坐標(biāo)軸相關(guān)的屬性，用戶通過這些屬性可以便捷地獲取x軸、y軸、軸脊、刻度、標(biāo)簽等特定部分。6.1坐標(biāo)軸概述坐標(biāo)軸相關(guān)的屬性1.xaxis屬性xaxis屬性用于獲取繪圖區(qū)域的x軸，返回一個(gè)Xaxis類的對(duì)象。importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()ax=fig.add_axes((0.1,0.1,0.8,0.8))ax.xaxis#獲取x軸<matplotlib.axis.XAxisat0x1ece3266190>6.1坐標(biāo)軸概述坐標(biāo)軸相關(guān)的屬性2.yaxis屬性yaxis屬性用于獲取繪圖區(qū)域的y軸，返回一個(gè)Yaxis類的對(duì)象。ax.yaxis#獲取y軸<matplotlib.axis.YAxisat0x1ece0802710>6.1坐標(biāo)軸概述坐標(biāo)軸相關(guān)的屬性3.spines屬性spines屬性用于獲取坐標(biāo)軸的全部軸脊，以便用戶進(jìn)一步定制軸脊的各種屬性。訪問spines屬性后會(huì)返回一個(gè)Spines類的對(duì)象。ax.spines#獲取全部軸脊<matplotlib.spines.Spinesat0x1ece31eefd0>6.1坐標(biāo)軸概述坐標(biāo)軸相關(guān)的屬性3.spines屬性Spines類表示圖表包含的全部軸脊，它可以像字典一樣通過指定軸脊的類型來獲取相應(yīng)的軸脊對(duì)象，也就是Spine類的對(duì)象。軸脊的類型總共有4個(gè)，分別是'left'、'right'、'bottom'

或

'top'，依次表示左軸脊、右軸脊、下軸脊和上軸脊。ax.spines['left']#獲取左軸脊<matplotlib.spines.Spineat0x1ece324b290>在任意位置添加坐標(biāo)軸6.26.2在任意位置添加坐標(biāo)軸熟悉添加坐標(biāo)軸的方式，能夠通過axes()函數(shù)向畫布的任意位置添加任意大小的繪圖區(qū)域，并自動(dòng)顯示坐標(biāo)軸學(xué)習(xí)目標(biāo)6.2在任意位置添加坐標(biāo)軸axes()函數(shù)的語(yǔ)法格式Matplotlib支持向畫布的任意位置添加自定義大小的繪圖區(qū)域，并自動(dòng)顯示坐標(biāo)軸，而不再受到規(guī)劃區(qū)域的限制。使用pyplot模塊中的axes()函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)Axes類的對(duì)象，并將其作為繪圖區(qū)域添加到當(dāng)前的畫布中。axes(arg=None,

projection=None,polar=False,**kwargs)arg：用于指定繪圖區(qū)域的位置和大小，該參數(shù)的取值可以是以下任一類型。①None：默認(rèn)值，相當(dāng)于使用subplot()在畫布上添加繪圖區(qū)域，繪圖區(qū)域會(huì)占據(jù)整個(gè)畫布。②元組：包含4個(gè)元素的元組(left,bottom,width,height)，其中l(wèi)eft和bottom用于指定繪圖區(qū)域左側(cè)和底部到畫布左側(cè)和底部的相對(duì)距離，從而確定繪圖區(qū)域的位置；width和height用于指定繪圖區(qū)域與畫布的相對(duì)寬度和高度，從而確定繪圖區(qū)域的大小，每個(gè)元素的取值范圍為0~1。6.2在任意位置添加坐標(biāo)軸axes()函數(shù)的語(yǔ)法格式Matplotlib支持向畫布的任意位置添加自定義大小的繪圖區(qū)域，同時(shí)自動(dòng)顯示坐標(biāo)軸，而不再受到規(guī)劃區(qū)域的限制。使用pyplot模塊中的axes()函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)Axes類的對(duì)象，并將其作為當(dāng)前的繪圖區(qū)域添加到當(dāng)前的畫布中。axes(arg=None,

projection=None,polar=False,**kwargs)projection：用于指定繪圖區(qū)域的投影方式，該參數(shù)的取值可以是None、‘a(chǎn)itoff’、‘hammer’、‘lambert’、‘mollweide’、‘polar’或

‘rectilinear’中的任一取值，默認(rèn)值為None，即繪圖區(qū)域?qū)⑹褂媚J(rèn)的直角坐標(biāo)系投影，也就是說，繪圖區(qū)域?qū)⑹褂贸Ｒ?guī)的直角坐標(biāo)系，具有水平坐標(biāo)軸和垂直坐標(biāo)軸，用于繪制標(biāo)準(zhǔn)的二維圖形。polar：表示是否使用極坐標(biāo)系，默認(rèn)值為False，即不使用極坐標(biāo)系。若該參數(shù)的值設(shè)為True，則其作用等價(jià)于projection='polar'。6.2在任意位置添加坐標(biāo)軸添加繪圖區(qū)域并顯示坐標(biāo)軸%matplotlibautoimportmatplotlib.pyplotasplt#添加第1個(gè)繪圖區(qū)域plt.axes((0.2,0.5,0.3,0.3))#添加第2個(gè)繪圖區(qū)域plt.axes((0.6,0.4,0.2,0.2))plt.show(block=True)示例：在當(dāng)前畫布依次添加兩個(gè)繪圖區(qū)域，同時(shí)顯示坐標(biāo)軸6.2在任意位置添加坐標(biāo)軸添加繪圖區(qū)域并顯示坐標(biāo)軸除此之外，還可以使用Figure類對(duì)象的add_axes()方法在當(dāng)前畫布的任意位置添加繪圖區(qū)域，該方法與axes()函數(shù)的參數(shù)用法相同。定制刻度6.36.3定制刻度定制刻度是數(shù)據(jù)可視化中的一項(xiàng)技巧，它允許用戶自定義刻度的位置、格式和樣式，以提升圖表的可讀性和美觀度。通過定制刻度，可以精確控制刻度的位置，改變刻度標(biāo)簽的顯示方式，以及調(diào)整刻度標(biāo)簽的外觀，從而更好地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和趨勢(shì)。6.3.1定制刻度的位置和格式掌握定制刻度的方式，能夠根據(jù)需求定制刻度的位置、刻度標(biāo)簽的格式學(xué)習(xí)目標(biāo)6.3.1定制刻度的位置和格式刻度定位器和刻度格式器在Matplotlib中，默認(rèn)會(huì)根據(jù)當(dāng)前坐標(biāo)軸的范圍和數(shù)據(jù)區(qū)間自動(dòng)計(jì)算刻度的位置和數(shù)量。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)需要根據(jù)特定需求定制刻度的位置和格式。例如，將刻度與特定數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)齊，或者將刻度標(biāo)簽格式化為日期時(shí)間形式。為了實(shí)現(xiàn)這些需求，Matplotlib提供了一系列刻度定位器和刻度格式器，可應(yīng)用于坐標(biāo)軸的主刻度和次刻度，從而實(shí)現(xiàn)刻度位置和格式的定制。6.3.1定制刻度的位置和格式刻度定位器1.刻度定位器刻度定位器用于確定坐標(biāo)軸上刻度的位置，它可以根據(jù)用戶的需求調(diào)整刻度的密度和間隔，以確保刻度位置合理且易于理解。matplotlib.ticker模塊中提供了刻度定位器的基類Locator，它派生了很多子類，方便用戶根據(jù)自己的需求選擇合適的刻度定位器。類說明AutoLocator自動(dòng)定位器，自動(dòng)計(jì)算刻度位置MaxNLocator最大值定位器，根據(jù)指定的最大數(shù)量計(jì)算刻度位置LinearLocator線性定位器，根據(jù)線性間隔的要求計(jì)算刻度的位置LogLocator對(duì)數(shù)定位器，根據(jù)對(duì)數(shù)間隔的要求計(jì)算刻度的位置MultipleLocator多點(diǎn)定位器，根據(jù)指定的基數(shù)（相鄰兩個(gè)刻度的間距）計(jì)算刻度的位置FixedLocator定點(diǎn)定位器，將指定坐標(biāo)列表直接設(shè)置為刻度位置，完全跳過自動(dòng)刻度計(jì)算過程IndexLocator索引定位器，根據(jù)指定的整數(shù)數(shù)量計(jì)算刻度的位置NullLocator空定位器，沒有任何刻度Locator的常見子類6.3.1定制刻度的位置和格式刻度定位器1.刻度定位器除此之外，matplotlib.dates模塊中還提供了很多與日期時(shí)間相關(guān)的定位器。類說明MicrosecondLocator微秒級(jí)定位器，以微秒為單位定位刻度SecondLocator秒級(jí)定位器，以秒為單位定位刻度MinuteLocator分鐘級(jí)定位器，以分鐘為單位定位刻度HourLocator小時(shí)級(jí)定位器，以小時(shí)為單位定位刻度DayLocator天級(jí)定位器，以每月的指定日期為單位定位刻度WeekdayLocator工作日級(jí)定位器，以工作日為單位定位刻度MonthLocator月份級(jí)定位器，以月為單位定位刻度YearLocator年份級(jí)定位器，以年為單位定位刻度常見的日期時(shí)間相關(guān)的定位器6.3.1定制刻度的位置和格式刻度定位器1.刻度定位器表格列舉了多個(gè)刻度定位器的類，用戶可以通過這些類的構(gòu)造方法創(chuàng)建對(duì)象，如此便生成一個(gè)刻度定位器。此外，Matplotlib中也支持自定義刻度定位器，用戶只需要定義一個(gè)繼承Locator的子類，并在該子類中重寫__call__()方法即可。6.3.1定制刻度的位置和格式刻度定位器1.刻度定位器下面以HourLocator為例介紹刻度定位器，HourLocator類表示小時(shí)級(jí)刻度定位器，它會(huì)以指定的小時(shí)為間隔顯示刻度。HourLocator(byhour=None,

interval=1,

tz=None)byhour：指定要顯示刻度的小時(shí)，默認(rèn)值為range(24)，即每個(gè)小時(shí)。interval：用于指定刻度之間的小時(shí)間隔，默認(rèn)值為1。tz：表示時(shí)區(qū)，默認(rèn)值為None，即按照本地時(shí)區(qū)進(jìn)行刻度定位。6.3.1定制刻度的位置和格式刻度定位器1.刻度定位器通過HourLocator類的構(gòu)造方法創(chuàng)建間隔為兩小時(shí)的刻度定位器。hour_loc=HourLocator(interval=2)使用Matplotlib的set_major_locator()或set_minor_locator()方法可以將設(shè)置坐標(biāo)軸的主刻度或次刻度的定位器。ax.xaxis.set_major_locator(hour_loc)6.3.1定制刻度的位置和格式刻度格式器2.刻度格式器刻度格式器用于設(shè)置坐標(biāo)軸上刻度標(biāo)簽的格式。matplotlib.ticker模塊中提供了刻度格式器的基類Formatter，它派生了很多子類，方便用戶根據(jù)自己的需求選擇合適的刻度格式器。類說明NullFormatter空格式器，不顯示任何刻度標(biāo)簽IndexFormatter索引格式器，用于顯示離散化的序列刻度值FixedFormatter固定格式器，用于顯示固定列表中的刻度標(biāo)簽FuncFormatter函數(shù)格式器，用于執(zhí)行用戶定義的函數(shù)以格式化刻度標(biāo)簽StrMethodFormatter字符串方法格式器，使用內(nèi)置的Python字符串方法格式化刻度標(biāo)簽FormatStrFormatter格式字符串格式器，使用類似于格式化字符串等類型定義格式Formatter的常見子類6.3.1定制刻度的位置和格式刻度格式器2.刻度格式器刻度格式器用于設(shè)置坐標(biāo)軸上刻度標(biāo)簽的格式。matplotlib.ticker模塊中提供了刻度格式器的基類Formatter，它派生了很多子類，方便用戶根據(jù)自己的需求選擇合適的刻度格式器。類說明ScalarFormatter標(biāo)量格式器，用于顯示數(shù)值型刻度值，比如100000以科學(xué)計(jì)數(shù)法表示1E6LogFormatter對(duì)數(shù)格式器，基于對(duì)數(shù)刻度值顯示刻度標(biāo)簽LogFormatterExponent對(duì)數(shù)刻度指數(shù)格式器，以指數(shù)表示形式顯示刻度標(biāo)簽LogFormatterMathtext對(duì)數(shù)刻度數(shù)學(xué)符號(hào)格式器，使數(shù)學(xué)公式來顯示刻度標(biāo)簽LogFormatterSciNotation對(duì)數(shù)刻度科學(xué)符號(hào)格式器，使用科學(xué)符號(hào)來顯示刻度標(biāo)簽PercentFormatter百分比格式器，用于將刻度值轉(zhuǎn)換為百分比形式的刻度標(biāo)簽Formatter的常見子類6.3.1定制刻度的位置和格式刻度格式器2.刻度格式器matplotlib.dates模塊中還提供了很多與日期時(shí)間相關(guān)的格式器。類說明AutoDateFormatter日期自動(dòng)格式器，用于自動(dòng)識(shí)別并格式化軸上的日期刻度，默認(rèn)的格式為'％Y-％m-％d'，即年-月-日ConciseDateFormatter簡(jiǎn)潔日期格式器，通常用于顯示連續(xù)時(shí)間范圍并使用日期偏移量格式化日期刻度DateFormatter日期格式器，用于手動(dòng)指定坐標(biāo)軸上的日期格式常見的日期時(shí)間相關(guān)的格式器表格列舉了多個(gè)刻度格式器的類，用戶可以通過這些類的構(gòu)造方法創(chuàng)建對(duì)象，如此便生成一個(gè)刻度格式器。此外，Matplotlib中也支持自定義刻度格式器，用戶只需要定義一個(gè)繼承Formatter的子類，并在該子類中重寫__call__()方法即可。6.3.1定制刻度的位置和格式刻度格式器2.刻度格式器DateFormatter(fmt,

tz=None,

*,

usetex=None)fmt：表示日期格式字符串，用于根據(jù)格式控制符定義日期的顯示格式。格式控制符與datetime或time模塊中的日期時(shí)間格式控制符的用法相同。tz：表示時(shí)區(qū)，默認(rèn)值為None，即本地時(shí)區(qū)。usetex：用于啟用或禁用使用TeX渲染文本，生成精美的數(shù)學(xué)公式、符號(hào)和特殊字符。當(dāng)設(shè)置為True時(shí)，日期格式字符串中的任何TeX代碼都將被解析和渲染。下面以DateFormatter為例介紹刻度格式器，

DateFormatter類構(gòu)造方法的語(yǔ)法格式如下。6.3.1定制刻度的位置和格式刻度格式器2.刻度格式器通過DateFormatter類的構(gòu)造方法創(chuàng)建日期格式為“年/月/日”的刻度格式器。date_fmt=DateFormatter('%Y/%m/%d')使用Matplotlib的set_major_formatter()或set_minor_formatter()方法設(shè)置坐標(biāo)軸的主刻度或次刻度的格式器。ax.xaxis.set_major_formatter(date_fmt)6.3.1定制刻度的位置和格式定制刻度位置的格式的示例dates=['202310240','2023102402','2023102404','2023102406','2023102408']x_date=[datetime.strptime(d,'%Y%m%d%H')fordindates]y_data=[1,2,3,4,5]ax=plt.axes((0.2,0.2,0.6,0.6))ax.plot(x_date,y_data)hour_loc=HourLocator(interval=2)ax.xaxis.set_major_locator(hour_loc)date_fmt=DateFormatter('%H:%M')ax.xaxis.set_major_formatter(date_fmt)示例：通過刻度定位器和刻度格式器定制x軸的刻度6.3.2定制刻度的樣式掌握定制刻度樣式的方式，能夠通過tick_params()函數(shù)定制刻度的樣式學(xué)習(xí)目標(biāo)6.3.2定制刻度的樣式tick_params()函數(shù)的語(yǔ)法格式tick_params(axis='both',

which='major',

direction='out',

length=None,……,

labelright=None,

labelrotation=None,

**kwargs)axis：用于指定要設(shè)置屬性的坐標(biāo)軸，取值可以為'x'（x軸）、'y'（y軸）或'both'（x軸和y軸），默認(rèn)值為'both'，即同時(shí)應(yīng)用于x軸和y軸的刻度。which：表示刻度的類型，取值可以為'major'（主刻度）、'minor'（次刻度）或'both'（主刻度和次刻度），默認(rèn)值為'major'，即設(shè)置主刻度線和主刻度標(biāo)簽的屬性。length：表示刻度線的長(zhǎng)度，默認(rèn)值為4磅。Matplotlib中的坐標(biāo)軸刻度是有固定樣式的，例如，刻度線的方向默認(rèn)朝外，顏色默認(rèn)為黑色等。為了滿足用戶自定義刻度樣式的需求，pyplot模塊提供了tick_params()函數(shù)，可以用于設(shè)置圖表刻度線和刻度標(biāo)簽的各種屬性。6.3.2定制刻度的樣式tick_params()函數(shù)的語(yǔ)法格式tick_params(axis='both',

which='major',

direction='out',

length=None,……,

labelright=None,

labelrotation=None,

**kwargs)direction：表示刻度線的方向，取值可以為'in'（朝內(nèi)）、'out'（朝外）或'inout'（內(nèi)外皆有），默認(rèn)值為'out'，即刻度線的方向是朝外的。width：表示刻度線的寬度，默認(rèn)值為0.5磅。color：表示刻度線的顏色，默認(rèn)顏色為黑色。pad：表示刻度線與刻度標(biāo)簽之間的間隙，默認(rèn)值為4磅。Matplotlib中的坐標(biāo)軸刻度是有固定樣式的，例如，刻度線的方向默認(rèn)朝外，顏色默認(rèn)為黑色等。然而，為了滿足用戶自定義刻度樣式的需求，pyplot模塊提供了tick_params()函數(shù)，可以用于設(shè)置圖表刻度線和刻度標(biāo)簽的各種屬性。6.3.2定制刻度的樣