matplotlib 如何使用子图更改地物大小？

zour9fqk 于 2023-06-23 发布在其他

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如何增加this figure的图形大小？
这不起任何作用：

f.figsize(15, 15)

来自链接的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Simple data to display in various forms
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)

plt.close('all')

# Just a figure and one subplot
f, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Simple plot')

# Two subplots, the axes array is 1-d
f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
axarr[0].plot(x, y)
axarr[0].set_title('Sharing X axis')
axarr[1].scatter(x, y)

# Two subplots, unpack the axes array immediately
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)

# Three subplots sharing both x/y axes
f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, sharex=True, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing both axes')
ax2.scatter(x, y)
ax3.scatter(x, 2 * y ** 2 - 1, color='r')
# Fine-tune figure; make subplots close to each other and hide x ticks for
# all but bottom plot.
f.subplots_adjust(hspace=0)
plt.setp([a.get_xticklabels() for a in f.axes[:-1]], visible=False)

# row and column sharing
f, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2, sharex='col', sharey='row')
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing x per column, y per row')
ax2.scatter(x, y)
ax3.scatter(x, 2 * y ** 2 - 1, color='r')
ax4.plot(x, 2 * y ** 2 - 1, color='r')

# Four axes, returned as a 2-d array
f, axarr = plt.subplots(2, 2)
axarr[0, 0].plot(x, y)
axarr[0, 0].set_title('Axis [0,0]')
axarr[0, 1].scatter(x, y)
axarr[0, 1].set_title('Axis [0,1]')
axarr[1, 0].plot(x, y ** 2)
axarr[1, 0].set_title('Axis [1,0]')
axarr[1, 1].scatter(x, y ** 2)
axarr[1, 1].set_title('Axis [1,1]')
# Fine-tune figure; hide x ticks for top plots and y ticks for right plots
plt.setp([a.get_xticklabels() for a in axarr[0, :]], visible=False)
plt.setp([a.get_yticklabels() for a in axarr[:, 1]], visible=False)

# Four polar axes
f, axarr = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(projection='polar'))
axarr[0, 0].plot(x, y)
axarr[0, 0].set_title('Axis [0,0]')
axarr[0, 1].scatter(x, y)
axarr[0, 1].set_title('Axis [0,1]')
axarr[1, 0].plot(x, y ** 2)
axarr[1, 0].set_title('Axis [1,0]')
axarr[1, 1].scatter(x, y ** 2)
axarr[1, 1].set_title('Axis [1,1]')
# Fine-tune figure; make subplots farther from each other.
f.subplots_adjust(hspace=0.3)

plt.show()

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/14770735/how-do-i-change-the-figure-size-with-subplots

6条答案

按热度按时间

wfsdck301#

在plt.subplots()返回的matplotlib.figure.Figure对象上使用.set_figwidth和.set_figheight，或者使用f.set_size_inches(w, h)设置两者：

f.set_figheight(15)
f.set_figwidth(15)

或者，使用.subplots()创建新地物时，指定figsize=：

f, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 15))

.subplots接受**fig_kw，这些**fig_kw被传递给pyplot.figure，并且是可以找到figsize的地方。

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1wnzp6jl2#

除了前面的答案，这里有一个选项，可以通过gridspec_kw分别设置图的大小和图中子图的大小：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

#generate random data
x,y=range(100), range(10)
z=np.random.random((len(x),len(y)))
Y=[z[i].sum() for i in range(len(x))]
z=pd.DataFrame(z).unstack().reset_index()

#Plot data
fig, axs = plt.subplots(2,1,figsize=(16,9), gridspec_kw={'height_ratios': [1, 2]})
axs[0].plot(Y)
axs[1].scatter(z['level_1'], z['level_0'],c=z[0])

以这个数字作为结果：

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1yjd4xko3#

或者，使用figsize参数创建figure()对象，然后使用add_subplot添加子图。例如

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

f = plt.figure(figsize=(10,3))
ax = f.add_subplot(121)
ax2 = f.add_subplot(122)
x = np.linspace(0,4,1000)
ax.plot(x, np.sin(x))
ax2.plot(x, np.cos(x), 'r:')

这种方法的好处是语法更接近subplot()而不是subplots()的调用。例如，子图似乎不支持使用GridSpec来控制子图的间距，但subplot()和add_subplot()都支持。

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a11xaf1n4#

您可以使用plt.figure(figsize = (16,8))来更改单个图和最多两个子图的图形大小。（figsize中的参数允许修改图形大小）
要更改更多子图的图形大小，您可以在创建子图时使用plt.subplots(2,2,figsize=(10,10))。

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kiayqfof5#

用于在for loop中绘制subplots，这有时很有用：multivariate numpy array（二维）直方图的多个子图的matplotlib图的示例代码。

plt.figure(figsize=(16, 8)) 
for i in range(1, 7):
    plt.subplot(2, 3, i)
    plt.title('Histogram of {}'.format(str(i)))
    plt.hist(x[:,i-1], bins=60)

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qhhrdooz6#

from matplotlib import pyplot as plt
   lis=[img,gaussian_img,gaussian_img_8bit]
   f,axs=plt.subplots(3,1,figsize=(25,25)) #ROW,COLUMN
   axs[0].imshow(lis[0])
   axs[1].imshow(lis[1])
   axs[2].imshow(lis[2])

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