了解matplotlib.subplots python

了解matplotlib.subplots python

不同的返回类型归因于

squeeze

关键字参数，默认情况下将

plt.subplots()

其设置为关键字参数

True

。让我们通过相应的包装来增强文档：

squeeze：布尔值，可选，默认值：True

• 如果为True，则从返回的Axes对象中挤出额外的尺寸：

  • 如果仅构造一个子图（nrows = ncols = 1），则返回的单个Axes对象将作为标量返回。
    

    fig, ax = plt.subplots()

    
    
  • 对于Nx1或1xN子图，返回的对象是一个1D numpy对象数组，其中Axes对象以numpy 1D数组形式返回。
    

    fig, (ax1, ..., axN) = plt.subplots(nrows=N, ncols=1)

    （对于Nx1）
    

    fig, (ax1, ..., axN) = plt.subplots(nrows=1, ncols=N)

    （对于1xN）
    
  • 对于NxM，将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，则完全不进行压缩：返回的Axes对象始终是包含Axes实例的2D数组，即使最终它是1x1。
    

    fig, ((ax,),) = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, squeeze=False)

    
    

    fig, ((ax,), .. ,(axN,)) = plt.subplots(nrows=N, ncols=1,squeeze=False)

    对于Nx1
    

    fig, ((ax, .. ,axN),) = plt.subplots(nrows=1, ncols=N,squeeze=False)

    对于1xN
    

    fig, ((ax11, .., ax1M),..,(axN1, .., axNM)) = plt.subplots(nrows=N,ncols=M)

    
    

或者，您可以始终使用解压后的版本

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

并索引数组以获得轴

ax_arr[1,2].plot(..)

。

因此，对于2 x 3的网格，如果设置

squeeze

为，则实际上并不重要

False

。结果将始终是2D数组。您可以将其解压缩为

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

具有

ax{i}

作为matplotlib轴对象，或者您可以使用打包版本

fig, ax_arr = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)ax_arr[0,0].plot(..) # plot to first top left axesax_arr[1,2].plot(..) # plot to last bottom right axes