matplotlib.figure.Figure.subplots#

Figure.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, width_ratios=None, height_ratios=None, subplot_kw=None, gridspec_kw=None)[源代码]#

向此图形添加一组子图。

这个实用程序封装使得通过一次调用即可方便地创建常见子图布局。

参数:

nrows, ncolsint, 默认值: 1

子图网格的行数/列数。

sharex, sharey布尔值或 {'none', 'all', 'row', 'col'}，默认值：False

控制x轴(sharex)或y轴(sharey)的共享：

True 或 'all'：所有子图将共享 x 轴或 y 轴。
False 或 'none'：每个子图的 x 轴或 y 轴将是独立的。
'row': 每个子图行将共享一个 x 或 y 轴。
'col': 每个子图列将共享一个 x 轴或 y 轴。

当子图在列中共享 x 轴时，只有底部子图的 x 刻度标签会被创建。同样地，当子图在行中共享 y 轴时，只有第一列子图的 y 刻度标签会被创建。要稍后打开其他子图的刻度标签，请使用 tick_params。

当子图共享一个具有单位的轴时，调用 Axis.set_units 将使用新单位更新每个轴。

请注意，无法取消共享轴。

挤压bool, 默认值: True

如果为 True，额外的维度将从返回的 Axes 数组中被压缩出去：
- 如果只构建了一个子图（nrows=ncols=1），则返回的单个 Axes 对象作为标量返回。
- 对于 Nx1 或 1xM 的子图，返回的对象是一个 Axes 对象的一维 numpy 对象数组。
- 对于 NxM，当 N>1 且 M>1 时，子图将作为二维数组返回。
如果为 False，则不会进行任何压缩：返回的 Axes 对象始终是一个包含 Axes 实例的 2D 数组，即使它最终是 1x1。

width_ratios : 长度为 ncols 的类数组对象, 可选长度为的类数组

定义列的相对宽度。每列的相对宽度为 width_ratios[i] / sum(width_ratios)。如果没有给出，所有列将具有相同的宽度。等同于 gridspec_kw={'width_ratios': [...]}。

height_ratios : 长度为 nrows 的类数组对象, 可选长度为的类数组

定义行的相对高度。每一行的高度为 height_ratios[i] / sum(height_ratios)。如果没有给出，所有行将具有相同的高度。等同于 gridspec_kw={'height_ratios': [...]}。

subplot_kwdict, 可选

传递给 Figure.add_subplot 调用的关键字参数字典，用于创建每个子图。

gridspec_kwdict, 可选

传递给 GridSpec 构造函数的带有关键字的字典，用于创建子图放置的网格。

返回:

Axes 或 Axes 数组: 如果创建了多个子图，则返回一个 Axes 对象或 Axes 对象的数组。结果数组的维度可以通过 squeeze 关键字控制，如上所述。

参见

pyplot.subplots
Figure.add_subplot
pyplot.subplot

示例

# First create some toy data:
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

# Create a figure
fig = plt.figure()

# Create a subplot
ax = fig.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Simple plot')

# Create two subplots and unpack the output array immediately
ax1, ax2 = fig.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)

# Create four polar Axes and access them through the returned array
axes = fig.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(projection='polar'))
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[1, 1].scatter(x, y)

# Share an X-axis with each column of subplots
fig.subplots(2, 2, sharex='col')

# Share a Y-axis with each row of subplots
fig.subplots(2, 2, sharey='row')

# Share both X- and Y-axes with all subplots
fig.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')

# Note that this is the same as
fig.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)