我們使用subplot可以實現在同一個figure對象下繪制多個圖像：figure對象：

image.png

每一個這樣的圖都包含唯一一個figure對象，而一個figure對象里面可以包含多個axes對象，而每一個axes對象又可以繪制多個數據集的圖像，在這幅圖里，我們在一個figure對象下面使用了一個axes對象并在該axes對象下面繪制了3個數據集的圖像。

而subplot可以幫助我們把這三個數據集的圖象分開放在不同的坐標軸中（也就是放置在不同的axes對象中）。

數據集

我們首先將數據集實線數據繪制到一個figure對象中， 將虛線數據繪制到另一個figure對象中，這樣最后我們的結果就會有兩個figure對象繪制而成的圖依次彈出來：

image.png

兩個figure繪制的源碼：

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt

'''

# one figure, one axes, three drawing objects

plt.style.use('seaborn')

data = pd.read_csv('data_12.csv')

ages = data['Age']

dev_salaries = data['All_Devs']

py_salaries = data['Python']

js_salaries = data['JavaScript']

plt.plot(ages, py_salaries, label='Python')

plt.plot(ages, js_salaries, label='JavaScript')

plt.plot(ages, dev_salaries, color='#444444',

linestyle='--', label='All Devs')

plt.legend()

plt.title('Median Salary (USD) by Age')

plt.xlabel('Ages')

plt.ylabel('Median Salary (USD)')

plt.tight_layout()

plt.show()

'''

# two figure each has one axes, one have two drawing obg while another has one.

plt.style.use('seaborn')

data = pd.read_csv('data_12.csv')

ages = data['Age']

dev_salaries = data['All_Devs']

py_salaries = data['Python']

js_salaries = data['JavaScript']

# 創建兩個子繪圖對象, 每個對象分別有一個figure和axes

fig1, ax1 = plt.subplots()

fig2, ax2 = plt.subplots()

# 在其中一個figure對象中繪制虛線的數據

ax1.plot(ages, dev_salaries, color='#444444',

linestyle='--', label='All Devs')

# 在另外的figure對象中繪制實線的數據

ax2.plot(ages, py_salaries, label='Python')

ax2.plot(ages, js_salaries, label='JavaScript')

ax1.legend()

ax1.set_title('Median Salary (USD) by Age')

ax1.set_ylabel('Median Salary (USD)')

ax2.legend()

ax2.set_xlabel('Ages')

ax2.set_ylabel('Median Salary (USD)')

plt.tight_layout()

plt.show()

# 同時自動保存下兩個figure對象的繪制結果

# fig1.savefig('fig1.png')

# fig2.savefig('fig2.png')

我們再嘗試將數據繪制到同一個figure中，用兩個axes對象分別繪制， 這兩個axes對象可以并排，同列......等等， 完全取決于你的參數：

放在同行：

image.png

放在同列：

image.png

詳細代碼如下：

# one figure, two axes, one have two drawing obg while another has one.

plt.style.use('seaborn')

data = pd.read_csv('data_12.csv')

ages = data['Age']

dev_salaries = data['All_Devs']

py_salaries = data['Python']

js_salaries = data['JavaScript']

# 創建一個子繪圖對象, 有兩個axes對象, 分別放置在1行1列和1行2列, 表現出來的效果就是在同一行上并排繪制兩個圖

# fig1, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

# 創建一個子繪圖對象, 有兩個axes對象, 分別放置在1行1列和2行1列, 表現出來的效果就是在同一列上并行繪制兩個圖

# 注意sharex參數可以使同一列的plot采用同一個橫軸, sharey參數可以使同一行的plot采用同一個豎軸

fig1, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True)

# 在其中一個figure對象中繪制虛線的數據

ax1.plot(ages, dev_salaries, color='#444444',

linestyle='--', label='All Devs')

# 在另外的figure對象中繪制實線的數據

ax2.plot(ages, py_salaries, label='Python')

ax2.plot(ages, js_salaries, label='JavaScript')

ax1.legend()

ax1.set_title('Median Salary (USD) by Age')

ax1.set_ylabel('Median Salary (USD)')

ax2.legend()

ax2.set_xlabel('Ages')

ax2.set_ylabel('Median Salary (USD)')

plt.tight_layout()

plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python怎么画两幅图_python matplotlib模块: Subplots(在同一个figure里绘制多个图)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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