Python数据分析入门（二十七）：数据可视化之多图布局

你的名字 2023-01-17 02:27 172阅读 0赞

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# 多图布局 #

### 解决元素重叠的问题： ###

在一个`Figure`上面，可能存在多个`Axes`对象，如果`Figure`比较小，那么有可能会造成一些图形元素重叠，这时候我们就可以通过`fig.tight_layout`或者是`fig.subplots_adjust`方法来帮我们调整。假如现在没有经过调整，那么以下代码的效果图如下：

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    def example_plot(ax, fontsize=12):
        ax.plot([1, 2])
        ax.set_xlabel('x-label', fontsize=fontsize)
        ax.set_ylabel('y-label', fontsize=fontsize)
        ax.set_title('Title', fontsize=fontsize)
    
    fig,axes = plt.subplots(2,2)
    fig.set_facecolor("y")
    example_plot(axes[0,0])
    example_plot(axes[0,1])
    example_plot(axes[1,0])
    example_plot(axes[1,1])

效果图如下：

![69f99fe6070f56500a8c8de6d8646ad4.png][]

为了避免多个图重叠，可以使用plt.tight\_layout来实现：

# 之前的代码...
    plt.tight_layout()

效果图如下：

![ea617dc0ab9026a66bf9f5386b6a258a.png][]

其中tight\_layout还有两个参数可以使用，分别是w\_pad和h\_pad，这两个参数分别表示的意思是在水平方向的图之间的间距，以及在垂直方向这些图的间距。

另外也可以通过fig.subplots\_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None)来实现，效果如下：

# 之前的代码...  
    fig.subplots_adjust(0,0,1,1,hspace=0.5,wspace=0.5)

效果图如下：

![73b83c8c0cb93e492b6db8c9479f8b16.png][]

### 自定义布局方式： ###

如果布局不是固定的几宫格的方式，而是某个图占据了多行或者多列，那么就需要采用一些手段来实现。如果不是很复杂，那么直接可以通过`subplot`等方法来实现。示例代码如下：

ax1 = plt.subplot(221)
    ax2 = plt.subplot(223)
    ax3 = plt.subplot(122)

效果图如下：

![dce0fbf21be8874f188b4654c30f0a3e.png][]

但是如果实现的布局比较复杂，那么就需要采用GridSpec对象来实现。示例代码如下：

fig = plt.figure()
    # 创建3行3列的GridSpec对象
    gs = fig.add_gridspec(3,3)
    ax1 = fig.add_subplot(gs[0,0:3])
    ax1.set_title("[0,0:3]")
    ax2 = fig.add_subplot(gs[1,0:2])
    ax2.set_title("[1,0:2]")
    ax3 = fig.add_subplot(gs[1:3,2])
    ax3.set_title("[1:3,2]")
    ax4 = fig.add_subplot(gs[2,0])
    ax4.set_title("[2,0]")
    ax5 = fig.add_subplot(gs[2,1])
    ax5.set_title("[2,1]")
    plt.tight_layout()

效果图如下：

![284f3315271ab5b2f569373ce9ea160d.png][]

也可以设置宽高比例。示例代码如下：

# 设置宽度比例为1:2:1
    widths = (1,2,1)
    # 设置高度比例为2:2:1
    heights = (2,2,1)
    fig = plt.figure()
    # 创建GridSpec对象的时候指定宽高的比
    gs = fig.add_gridspec(3,3,width_ratios=widths,height_ratios=heights)
    for row in range(0,3):
        for col in range(0,3):
            fig.add_subplot(gs[row,col])
    plt.tight_layout()

效果图如下：

![1f95a54363219ab530c19e289fff0706.png][]

### 手动设置位置： ###

通过`fig.add_axes`的方式添加`Axes`对象，可以直接指定位置。也可以在添加完成后，通过`axes.set_position`的方式设置位置。示例代码如下：

# add_axes的方式
    fig = plt.figure()
    fig.add_subplot(111)
    fig.add_axes([0.2,0.2,0.4,0.4])
    
    # 设置position的方式
    fig,axes = plt.subplots(1,2)
    axes[1].set_position([0.2,0.2,0.4,0.4])

### 散点图和直方图合并实战： ###

fig = plt.figure(figsize=(8,8))
    widths = (2,0.5)
    heights = (0.5,2)
    gs = fig.add_gridspec(2,2,width_ratios=widths,height_ratios=heights)
    # 顶部的直方图
    ax1 = fig.add_subplot(gs[0,0])
    ax1.hist(male_athletes['Height'],bins=20)
    for tick in ax1.xaxis.get_major_ticks():
        tick.label1On = False
    
    # 中间的散点图
    ax2 = fig.add_subplot(gs[1,0])
    ax2.scatter('Height','Weight',data=male_athletes)
    
    # 右边的直方图
    ax3 = fig.add_subplot(gs[1,1])
    ax3.hist(male_athletes['Weight'],bins=20,orientation='horizontal')
    for tick in ax3.yaxis.get_major_ticks():
        tick.label1On = False
    fig.tight_layout(h_pad=0,w_pad=0)

效果图如下：

![68840f2a90ba05b5d1867215e52daabe.png][]

[Python_1039649593]: https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=SBLaYU2c
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