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本文教會我們調節Matplotlib子圖尺寸

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　　Matplotlib的能把許多張繪畫到了一個控制界面,這便制定到控制面板切分為一個個子圖,接下來本文關鍵為大家介紹了關于調整Matplotlib子圖尺寸的資料,原文中根據案例編碼推薦的十分詳盡,需用的小伙伴可以參考一下。


　　前不久就遇到這種情況，始終忘記了寫，今夜夜深人靜時匯總這波~


　　難題


　　我堅信，看見這篇文章博主得人，你一定早已會用Matplotlib中的pyplot繪圖。


　　比如像這類圖

01.png

　　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，比如我這里設的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


　　#展示一下數據
　　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。

02.png

　　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里，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。


　　對于該圖

03.png

　　其原始代碼為


　　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。


　　修改后應該是這樣的：

04.png

　　對應代碼：


　　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()


　　相比原來的代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，如果后面遇到需要一個子圖大一個子圖小的問題再多帶帶記錄把。


　　總結


　　這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家帶來幫助。

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