Python之Matplotlib实现subplot和subplots简单对比

这篇文章主要为大家详细介绍了Python之Matplotlib实现subplot和subplots简单对比，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

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前言：

大家一般都知道subplot可以画子图，但是subplots也可以画子图，鉴于subplots介绍比较少，这里做一个对比，两者没有功能一致。

对比开始：

需求：画出两张子图，在一行显示，子图中的内容一模一样

subplot代码：

代码如下：

ax1 = plt.subplot(1,2,1)
ax1.scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax1.scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax1.legend()#添加图列就是右上角的点说明
ax2 = plt.subplot(1,2,2)
ax2.scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax2.scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax2.legend()#添加图列就是右上角的点说明

Matplotlib实现subplot和subplots简单对比

subplots代码

代码如下：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8),ncols=2,nrows=1)#该方法会返回画图对象和坐标对象ax，figsize是设置子图长宽（1200，800）
ax[0].scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax[0].scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax[0].legend()#添加图列就是右上角的点说明
ax[1].scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax[1].scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax[1].legend()#添加图列就是右上角的点说明

Matplotlib实现subplot和subplots简单对比

对比结果：

可以看出来两者都可以实现画子图功能，只不过subplots帮我们把画板规划好了，返回一个坐标数组对象，而subplot每次只能返回一个坐标对象，subplots可以直接指定画板的大小。

到此这篇关于Matplotlib实现subplot和subplots简单对比的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib subplot和subplots内容请搜索四海网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持四海网！

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