建立多个子图表

使用 matplotlib 建立 figure 后，能透过 subplot() 和 subplots() 的方法，在同一张图片里建立多个子图表，这篇教学将会介绍如何建立多个子图表。

快速导览

• 子图表的位置
• subplot 和 subplots 的差异
• 使用 add_subplot
• 调整子图表间距
• subplot2grid 建立跨栏或跨列的图表

本篇使用的 Python 版本为 3.7.12，所有范例可使用 Google Colab 实作，不用安装任何软件 ( 参考：使用 Google Colab )

子图表的位置

使用 subplot() 或 subplots() 的方法建立子图表时，会按照 row ( 垂直 )、column ( 水平 ) 的矩阵方式，将子图表放入对应的位置，下图表示拥有 3x3 和 3x2 个子图表的画布，各个子图表的 index ( 位置 ) 和排列顺序。

subplot 和 subplots 的差异

• subplot(row, column, index)

  建立单一个子图表，可以透过设定 nrows ( 垂直 )、ncols ( 水平 ) 和 index ( 位置 ) 参数，将子图表放在画布中指定的位置，使用时必须注意，同一张画布里 subplot() 方法的 row 和 column 设定必须相同，下方的例子会画出两个子图表 ( 221 可以写成 2,2,1，表示 nrows 2、ncols 2、index 1 )。

  import matplotlib.pyplot as plt
  x = [1,2,3,4,5]
  y = [5,4,3,2,1]
  fig = plt.figure()
  plt.subplot(221)
  plt.plot(x)
  plt.subplot(224)
  plt.plot(y)
  plt.show()
  

  

  如果不设定参数，默认画出“一张”子图表。

  import matplotlib.pyplot as plt
  x = [1,2,3,4,5]
  y = [5,4,3,2,1]
  fig = plt.figure()
  plt.subplot()
  plt.plot(x)
  plt.show()
  

  

• subplots()

  建立多个子图表，可以透过设定 nrows 和 ncols 参数建立子图表的二维数组，接着就能在指定的位置绘制子图表，下方的例子会画出两个子图表。

  import matplotlib.pyplot as plt
  x = [1,2,3,4,5]
  y = [5,4,3,2,1]
  fig, ax = plt.subplots(2,2)
  ax[0][0].plot(x)
  ax[1][1].plot(y)
  plt.show()
  

  

  如果不设定参数，默认画出“一张”子图表。

  import matplotlib.pyplot as plt
  x = [1,2,3,4,5]
  y = [5,4,3,2,1]
  fig, ax = plt.subplots()
  ax.plot(x)
  plt.show()
  

  

使用 add_subplot

如果建立了一个空白的 figure，也可以透过 add_subplot() 的方法，将子图表添加到画布里指定的位置，add_subplot() 的用法和 subplot() 类似，添加时需要设定 nrows、ncols 和 index 参数，下方的例子会画出两个子图表。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
y = [5,4,3,2,1]
fig = plt.figure()
fig.add_subplot(221)
plt.plot(x)
fig.add_subplot(224)
plt.plot(y)
plt.show()

设定子图表的间距

建立子图表后，默认会按照规划的位置排列，但如果子图表里包含了 title 或客制化的轴线格式，可能会发生位置重叠的状况，为了避免这些情况，matplotlib 提供下列几种调整子图表的方法：

• tight_layout()

  使用 tight_layout() 方法后，子图表会自动保持合适的间距。

  x = [1,2,3,4,5]
  y = [5,4,3,2,1]
  fig, ax = plt.subplots(2,2)
  ax[0,0].set_title('xxx')
  ax[0,0].plot(x)
  ax[1,1].set_title('yyy')
  ax[1,1].plot(x)
  plt.tight_layout()
  plt.show()
  

  

• subplots_adjust()

  使用 tight_layout() 方法后，可以根据用户的设定，调整子图表的间距，tight_layout() 具有 left、right、bottom、top 四个比例参数，wspace 和 hspace 两个子图表空间参数。

  x = [1,2,3,4,5]
  y = [5,4,3,2,1]
  fig, ax = plt.subplots(2,2)
  ax[0,0].set_title('xxx')
  ax[0,0].plot(x)
  ax[1,1].set_title('yyy')
  ax[1,1].plot(x)
  plt.subplots_adjust(hspace=1, wspace=0.5, left=0.2)
  plt.show()
  

  

• subplot_tool()

  subplot_tool() 会打开一个可调整的视窗 ( 需要 GPU 支援，Colab 会打开静态图片 )，可从上方看到目前子图表的间距设定。

  x = [1,2,3,4,5]
  y = [5,4,3,2,1]
  fig, ax = plt.subplots(2,2)
  ax[0,0].set_title('xxx')
  ax[0,0].plot(x)
  ax[1,1].set_title('yyy')
  ax[1,1].plot(x)
  plt.subplot_tool()
  plt.show()
  

  

• 建立子图表时，加入 constrained_layout=True

  在建立子图表时，加入 constrained_layout=True 参数，就会在产生子图表前，调整到最合适的位置。

  x = [1,2,3,4,5]
  y = [5,4,3,2,1]
  fig, ax = plt.subplots(2,2,constrained_layout = True)
  ax[0,0].set_title('xxx')
  ax[0,0].plot(x)
  ax[1,1].set_title('yyy')
  ax[1,1].plot(x)
  plt.show()
  

  

跨栏或跨列的图表

使用 subplot2grid() 方法，可以建立“跨栏”或“跨列”的图表，subplot2grid() 有下列几个常用的参数：

|参数|说明| |shape|图表的大小，以 (int, int) 表示。| |loc|图表的起始位置，以 (int, int) 表示。| |rowspan|图表的跨列数值，默认 1。| |colspan|图表的跨栏数值，默认 1。|

下方的程序码执行后，除了两个 1x1 的图表，还会有一个 2x2 的图表出现在画布里。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
y = [5,4,3,2,1]
fig = plt.figure()
plt.subplot2grid((3,3), (0, 1), rowspan=2, colspan=2)
# (3,3), (0, 1) 等同 (332)
plt.plot(x)
plt.subplot(331)
plt.plot(x)
plt.subplot(339)
plt.plot(y)
plt.show()

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