这篇文章给大家介绍了“使用Matplotlib画多子图的方法和代码是什么”的相关知识，讲解详细，步骤过程清晰，有一定的借鉴学习价值，因此分享给大家做个参考，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。

通过获取子图的label和线型来合并图例

注意添加label

#导入数据（读者可忽略）
pre_lp=total_res#组合模型
true=diff1[-pre_day:]#真实值
pre_ph=results_data["yhat"]#prophet
pre_lstm=reslut#lstm
pre_ari=data_ari['data_pre']#arima
#设置中文字体
rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti'

# 生成一个时间序列 （读者可根据情况进行修改或删除）
time =pd.to_datetime(np.arange(0,21), unit='D',
                    origin=pd.Timestamp('2021-10-19'))
#创建画布
fig=plt.figure(figsize=(20,16))#figsize为画布大小
# 1 
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(time,pre_lp,color='#1bb9f6',marker='^',linestyle='-',label='1')
# ax1.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax1.set_title('1',fontsize=15)#设置标题
ax1.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)#设置横坐标名称
ax1.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)#设置纵坐标名称
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))#设置横坐标刻度（读者可忽略）
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)#设置横坐标刻度（读者可忽略）

# 2 
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.plot(time,pre_ph,color='#739b06',marker='o',linestyle='-',label='2')
# ax2.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax2.set_title('2',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax2.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax2.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
# 3 
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.plot(time,pre_lstm,color='#38d9a9',marker='*',linestyle='-',label='3')
# ax3.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax3.set_title('3',fontsize=15)
ax3.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax3.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax3.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)

# 4 
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.plot(time,pre_ari,color='#e666ff',marker='x',linestyle='-',label='4')
ax4.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax4.set_title('4',fontsize=15)
ax4.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax4.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax4.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)

#初始化labels和线型数组
lines=[]
labels=[]
#通过循环获取线型和labels
for ax in fig.axes:
    axLine, axLabel = ax.get_legend_handles_labels()
    lines.extend(axLine)
    labels.extend(axLabel)
#设置图例和调整图例位置
fig.legend(lines, labels,loc='lower center',
           ncol=5,framealpha=False,fontsize=25)

结果如下图

这个时候我们再把原先代码里面的通过循环获取label和线型注释掉，代码如下

#导入数据（读者可忽略）
pre_lp=total_res#组合模型
true=diff1[-pre_day:]#真实值
pre_ph=results_data["yhat"]#prophet
pre_lstm=reslut#lstm
pre_ari=data_ari['data_pre']#arima
#设置中文字体
rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti'

# 生成一个时间序列 （读者可根据情况进行修改或删除）
time =pd.to_datetime(np.arange(0,21), unit='D',
                    origin=pd.Timestamp('2021-10-19'))
#创建画布
fig=plt.figure(figsize=(20,16))#figsize为画布大小
# 1 
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(time,pre_lp,color='#1bb9f6',marker='^',linestyle='-',label='1')
ax1.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax1.set_title('1',fontsize=15)#设置标题
ax1.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)#设置横坐标名称
ax1.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)#设置纵坐标名称
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))#设置横坐标刻度（读者可忽略）
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)#设置横坐标刻度（读者可忽略）

# 2 
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.plot(time,pre_ph,color='#739b06',marker='o',linestyle='-',label='2')
ax2.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax2.set_title('2',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax2.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax2.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
# 3 
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.plot(time,pre_lstm,color='#38d9a9',marker='*',linestyle='-',label='3')
ax3.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax3.set_title('3',fontsize=15)
ax3.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax3.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax3.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)

# 4 
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.plot(time,pre_ari,color='#e666ff',marker='x',linestyle='-',label='4')
ax4.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax4.set_title('4',fontsize=15)
ax4.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax4.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax4.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)

#初始化labels和线型数组
# lines=[]
# labels=[]
#通过循环获取线型和labels
# for ax in fig.axes:
#  	 axLine, axLabel = ax.get_legend_handles_labels()
#    lines.extend(axLine)
#    labels.extend(axLabel)
#设置图例和调整图例位置
fig.legend(lines, labels,loc='lower center',
           ncol=5,framealpha=False,fontsize=25)

结果如下图

调整子图间距

plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.4)

wspace为子图之间宽间距，hspace为子图之间高间距

对比图如下

设置了间距的图像

没有设置间距的图像

这篇关于“使用Matplotlib画多子图的方法和代码是什么”的文章就介绍到这了,更多相关的内容，欢迎关注群英网络，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• 写好Python代码，有哪些Python编码规范要了解

  本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识，其中主要整理了编码规范的相关问题，想要写好python代码，必须了解python相关编码规范，有了这个的加持，编写的代码不仅可以实现相应的

• 基于R语言如何绘制条形图和分布密度图

  这篇文章主要为大家介绍了R语言条形图及分布密度图代码总结，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

• Python bool()函数的使用要注意哪些

  bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回 False。 bool 是 int 的子类。

• python模块重载的方法有哪些，你了解几个？

  python模块重载的方法有哪些？一些新手对于python模块重载的方法不是很了解，对此下面给大家分享几个python模块重载的方法，供大家参考，希望能对大家学习Python有帮助。

• 用python怎样实现图片转字符画的效果？

  用python怎样实现图片转字符画的效果？相信不少朋友应该都有看过用一些字符组成起来图片的，放大来看是一个字符，全图来看又是一副完整图片，是不是很有意思呢？那么这样的效果是怎样实现的呢？下面和小编一起来看看吧。