子图之间的 matplotlib 空间 - Python

在使用matplotlib创建子图时，需要注意子图之间的空间设置。本篇文章将会介绍如何使用matplotlib控制子图之间的空间。

创建子图

在开始介绍如何控制子图之间的空间之前，我们先来看一下如何创建子图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建子图
fig, ax = plt.subplots(2, 2)

# 在第一个子图中绘制直线图
x = np.arange(10)
y = np.sin(x)
ax[0][0].plot(x, y)

# 在第二个子图中绘制散点图
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
ax[0][1].scatter(x, y)

# 在第三个子图中绘制条形图
x = np.arange(5)
y = np.random.randint(1, 10, size=5)
ax[1][0].bar(x, y)

# 在第四个子图中绘制饼图
x = np.random.randint(1, 10, size=5)
ax[1][1].pie(x)

# 显示图形
plt.show()

上面的代码创建了一个2x2的子图，并在每个子图中绘制了不同类型的图形。接下来，我们将会介绍如何使用matplotlib控制子图之间的空间。

控制子图之间的空间

子图之间的空间可以通过调整plt.subplots函数的参数来设置。下面是plt.subplots函数的一些重要参数：

• nrows：子图的行数。
• ncols：子图的列数。
• sharex：如果为True，则使用相同的x轴。默认为False。
• sharey：如果为True，则使用相同的y轴。默认为False。
• subplot_kw：传递给每个子图的关键字参数。
• gridspec_kw：传递给整个图形的网格规范的关键字参数。

调整子图之间的间距

子图之间的间距可以通过设置plt.subplots函数的wspace和hspace参数来控制。默认情况下，wspace和hspace的值均为0.2，它们的取值范围在0到1之间，其值越大，子图之间的间距越大。

# 创建子图，并设置子图之间的水平间距为0.5，垂直间距为0.2
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), sharex=True, sharey=True, subplot_kw=dict(projection="3d"), gridspec_kw=dict(wspace=0.5, hspace=0.2))

调整子图和图形边缘之间的间距

子图和图形边缘之间的间距可以通过设置plt.subplots函数的left、right、bottom和top参数来控制。这些参数的值均为浮点数，表示子图和图形边缘之间的间距与图形宽度和高度的比例。默认情况下，它们的值均为0.125，即间距是图形宽度和高度的1/8。

# 创建子图，并设置子图和图形边缘之间的间距与图形宽度和高度的比例
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), sharex=True, sharey=True, subplot_kw=dict(projection="3d"), gridspec_kw=dict(left=0.2, right=0.8, bottom=0.2, top=0.8))

结论

在本篇文章中，我们介绍了如何使用matplotlib控制子图之间的空间。我们学习了如何调整子图之间的间距和子图和图形边缘之间的间距。希望本篇文章能帮助你更好地控制matplotlib的子图。