了解 matplotlib.subplots python [duplicate]-解网

问：

2年前关闭。

我在一些帮助下构建了一组饼图将图像插入饼图切片我的图表看起来很棒，现在我需要将它们全部放在一个 2x3 的图形中，在共享的 x 和 y 轴上带有常见的刻度线。首先，我正在查看子情节，并认为我可以让它工作。我下载了一些示例，并开始尝试一些东西。

    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))

收益率：

类 'matplotlib.figure.Figure'

班级 'matplotlib.axes._subplots.轴子图'

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))

我得到了类似的结果，但是如果 nrows=1 和 ncols=2 我会收到错误：

    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：没有足够的值来解包（预期为 2，得到 1）

但同样是：

    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))

给类 'matplotlib.figure.Figure'

班级 'matplotlib.axes._subplots.轴子图'

为什么它是数组或轴，为什么 2X1 工作而 1X2 不工作？我希望我能更好地理解文档。谢谢。

python numpy matplotlib 图

squeeze ： bool，可选， default： True

如果为 True，则从返回的 Axes 对象中挤出额外的维度：

如果只构造一个子图（nrows=ncols=1），则生成的单个 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 Axes 对象作为 numpy 1D 数组返回的 1D numpy 对象数组。
（用于 Nx1）（用于 1xN）
fig, (ax1, ..., axN) = plt.subplots(nrows=N, ncols=1)fig, (ax1, ..., axN) = plt.subplots(nrows=1, ncols=N)

对于 NxM，具有 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，则根本不执行任何压缩：返回的 Axes 对象始终是包含 Axes 实例的 2D 数组，即使它最终为 1x1。

用于 Nx1
用于 1xNfig, ((ax,),) = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, squeeze=False)fig, ((ax,), .. ,(axN,)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=1, squeeze=False)fig, ((ax, .. ,axN),) = plt.subplots(nrows=1, ncols=N, squeeze=False)
fig, ((ax11, .., ax1M),..,(axN1, .., axNM)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=M)

或者，您可以始终使用解压缩的版本

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

并索引数组以获取轴。ax_arr[1,2].plot(..)

因此，对于 2 x 3 网格，是否设置为实际上并不重要。结果将始终是 2D 数组。您可以将其解压缩为squeezeFalse

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

作为 matplotlib 轴对象，或者您可以使用打包版本ax{i}

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

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