一文教會你調整Matplotlib子圖的大小

2022-06-30 18:01:13

問題

我相信，看到這篇部落格的人，你肯定已經會使用Matplotlib中的pyplot畫圖。

比如下面這種圖

你也應該會調整單個圖的大小了，就是使用如下語句控制單個圖形figure的大小，比如我這裡設的8*6的。

fig3 = plt.figure(figsize=(8,6))

但隨著繼續深入的學習，有時我們很有必要將兩個圖畫在一起，來做對比，所以你也應該會在一個畫布上畫多個子圖了。比如下圖

即是通過subplot實現

#展示一下資料
fig = plt.figure(figsize=(15,7))
 
fig1 = plt.subplot(231)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area Income'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Income VS Price')
 
fig2 = plt.subplot(232)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area House Age'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Age VS Price')
 
fig3 = plt.subplot(233)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area Number of Rooms'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Number VS Price')
 
fig4 = plt.subplot(234)
plt.scatter(data.loc[:,'Area Population'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Population VS Price')
 
fig5 = plt.subplot(235)
plt.scatter(data.loc[:,'size'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('size VS Price')
plt.show()

目前為止圖好像沒有問題，那問題在哪呢？就是在子圖比較少的時候，整個圖可能會變形，出現下圖情況。

這顯然不是我們期望的，我們希望他不要拉長。但是貌似直接通過subplot畫出的子圖無法更改大小，網上給的一些方案也比較麻煩。

簡便的解決方法

把這兩個子圖畫在同一個畫布裡，這樣即是子圖無法改變，但是外面的畫布大小可以改變，子圖就可以根據外面畫布大小自適應的顯示了。

對於該圖

其原始程式碼為

fig6 = plt.subplot(121)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==0],X.loc[:,'V2'][y_corrected==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==1],X.loc[:,'V2'][y_corrected==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==2],X.loc[:,'V2'][y_corrected==2])
 
plt.title("corrected data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
 
fig7 = plt.subplot(122)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==0],X.loc[:,'V2'][y==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==1],X.loc[:,'V2'][y==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==2],X.loc[:,'V2'][y==2])
 
plt.title("labled data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
plt.show()

可以看到兩個子圖fig6和fig7都是直接使用subplot得到的，所以它變形了。

修改後應該是這樣的：

對應程式碼：

fig = plt.figure(figsize=(11,4))
fig6 = plt.subplot(121)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==0],X.loc[:,'V2'][y_corrected==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==1],X.loc[:,'V2'][y_corrected==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==2],X.loc[:,'V2'][y_corrected==2])
 
plt.title("corrected data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
 
fig7 = plt.subplot(122)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==0],X.loc[:,'V2'][y==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==1],X.loc[:,'V2'][y==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==2],X.loc[:,'V2'][y==2])
 
plt.title("labled data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
plt.show()

相比原來的程式碼就多了第一行的操作，定一個合適畫布的大小就可以方便動態調整子圖了。

麻煩點的方法

看到網上是有可以自定義子圖大小的方法的，不過相比我想出來的這個方法，感覺太麻煩了。這個方法能解決我這一類問題了，如果後面遇到需要一個子圖大一個子圖小的問題再單獨記錄把。

總結

到此這篇關於調整Matplotlib子圖大小的文章就介紹到這了,更多相關Matplotlib子圖大小調整內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！

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簡便的解決方法

麻煩點的方法

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