在matplotlib中排列具有网格上函数调用子图的绘图

Question

我正在寻找类似于R中的arrangeGrob的东西：

我有一个函数(例如，函数FUN1)，它用子图创建一个图。FUN1创建的子图的数量可能会有所不同，而且绘图本身也是相当复杂的。我还有另外两个函数FUN2和FUN3，它们也创建了不同结构的图。

是否有一种简单的方法来定义/安排一个整体网格，例如一个简单的3行1列样式和简单传递

FUN1 --> GRID(row 1, col 1)
FUN2 --> GRID(row 2, col 1)
FUN3 --> GRID(row 3, col 1)

之后，FUN1生成的复杂地块将在第1行中绘制，由FUN2生成的图在第2行中绘制等等，而不需要在前面的函数中指定子图条件？

Answer 1

用matplotlib创建绘图的通常方法是先创建一些轴，然后再绘制到这些轴。可以使用plt.subplots、figure.add_subplot、plt.subplot2grid或使用GridSpec在网格上设置轴。

一旦创建了这些轴，就可以将它们赋予函数，后者将内容绘制到轴上。下面是一个示例，其中创建了6个轴，并使用3个不同的函数绘制它们。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import numpy as np

def func1(ax, bx, cx):
    x = np.arange(3)
    x2 = np.linspace(-3,3)
    y1 = [1,2,4]
    y2 = [3,2.5,3.4]
    f = lambda x: np.exp(-x**2)
    ax.bar(x-0.5, y1, width=0.4)
    ax.bar(x, y2, width=0.4)
    bx.plot(x,y1, label="lab1")
    bx.scatter(x,y2, label="lab2")
    bx.legend()
    cx.fill_between(x2, f(x2))

def func2(ax, bx):
    x = np.arange(1,18)/1.9
    y = np.arange(1,6)/1.4
    z = np.outer(np.sin(x), -np.sqrt(y)).T
    ax.imshow(z, aspect="auto", cmap="Purples_r")
    X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3,3),np.linspace(-3,3))
    U = -1-X**2+Y
    V = 1+X-Y**2
    bx.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap="autumn")

def func3(ax):
    data = [sorted(np.random.normal(0, s, 100)) for s in range(2,5)]
    ax.violinplot(data)


gs = gridspec.GridSpec(3, 4, 
                width_ratios=[1,1.5,0.75,1],  height_ratios=[3,2,2] )

ax1 = plt.subplot(gs[0:2,0])
ax2 = plt.subplot(gs[2,0:2])
ax3 = plt.subplot(gs[0,1:3])
ax4 = plt.subplot(gs[1,1])
ax5 = plt.subplot(gs[0,3])
ax6 = plt.subplot(gs[1:,2:])

func1(ax1, ax3, ax5)
func3(ax2)
func2(ax4, ax6)

plt.tight_layout()
plt.show()

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