Matplotlib 中文用户指南 3.3 使用 GridSpec 自定义子图位置

• ax：matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot，的基本操作
  • ax.set_xticks([]), ax_set_yticks([])：关闭坐标刻度
  • ax.axis('off')：关闭坐标轴
  • ax.set_title()：设置标题

1. subplots

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))

ax[0].plot(...)

ax[0].set_xlabel(...)

ax[0].set_title(...)

ax[1].plot(...)

ax[1].set_xlabel(...)

...

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, sharex=True)

更一般的做法（也是matlab的风格）是这样的：

fig = plt.figure()          # 创建一个figure对象，底下的一切显示均在此figure上完成

plt.subplot(121)

plt.imshow(img1)

plt.subplot(122)

plt.imshow(img2)

plt.show()

# 当然放在一个range里边

for i in range(ndim):

    plt.subplot(ndim//5, 5, i+1)

    plt.hist()

2. subplot2grid

• subplot2grid

  
  
  # 以下两条语句等价
  
  ax = plt.subplot2grid((2,2),(0, 0))
  
  ax = plt.subplot(221)       # 下标从 0 开始

  • colspan、rowspan 与 索引的对应关系

  import matplotlib.pyplot as plt
  
  def disable_axis(ax):
  
      ax.set_xticks([])
  
      ax.set_yticks([])
  
      # ax.axis('off')
  
  def set_title(ax, title):
  
      ax.set_title(title)
  
  def subplot2grid_demo():
  
      ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=2)
  
      disable_axis(ax1)
  
      set_title(ax1, 'ax1')
  
      ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0))
  
      disable_axis(ax2)
  
      set_title(ax2, 'ax2')
  
      ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 1))
  
      disable_axis(ax3)
  
      set_title(ax3, 'ax3')
  
      ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 2), rowspan=2)
  
      disable_axis(ax4)
  
      set_title(ax4, 'ax4')
  
      ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0), colspan=3)
  
      disable_axis(ax5)
  
      set_title(ax5, 'ax5')
  
      # plt.xticks([])
  
      # plt.yticks([])
  
      # plt.axis('off')
  
      plt.show()
  
  if __name__ == '__main__':
  
      subplot2grid_demo()

3. GridSpec：方便的切片操作

GridSpec 提供了十分方便的切片操作，实现上述功能，则只需如下代码：

def gridspec_demo():

    gs = gridspec.GridSpec(3, 3)

    ax1 = plt.subplot(gs[0, :2])

    ax2 = plt.subplot(gs[1, 0])

    ax3 = plt.subplot(gs[1, 1])

    ax4 = plt.subplot(gs[0:2, 2])

    ax5 = plt.subplot(gs[2:, :])

    plt.show()