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– 摘要
– 方法1：未使用返回值的plt.subplot
– 方法2：使用返回值的plt.subplot
– 方法3：plt.subplots
– 吐槽
摘要
一个图片里边绘制多个图像是绘图中的常见需求。下边介绍几种实现方法，然后简单分析一下他们的细微区别，并说明了添加legend时候常见的一些坑。
方法1：未使用返回值的plt.subplot
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0, 10)
y1 = 2 * t
y2 = -4 * t + 5
plt.subplot(211)
plt.plot(t, y1, label='ax1')
plt.subplot(212)
plt.plot(t, y2, label='ax2')
plt.legend()
结果如下图。 注意：legend只标到了第二个ax上边，第一个ax没标注上。这是因为 plt.legend默认只标注最后一个ax的legend。
方法2：使用返回值的plt.subplot
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0, 10)
y1 = 2 * t
y2 = -4 * t + 5
ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
ax1.plot(t, y1, label='ax1')
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2)
ax2.plot(t, y2, label='ax2')
ax1.legend()
结果如下图，可以看出 ax1.legend()的指向性非常明确，只给 ax1添加legend。
这种方法存在一个不是问题的问题：pycharm会给出如下图所示的报警，不知道是怎么回事。但是不影响运行结果。
方法3：plt.subplots
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0, 10)
y1 = 2 * t
y2 = -4 * t + 5
fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot(t, y1, label='ax1')
axs[1].plot(t, y2, label='ax2')
axs[0].legend()
结果如下图，可以看出 axs[0].legend()的指向性非常明确，只给第一个ax添加legend。
吐槽
感觉matplotlib官方文档相比sklearn差了很多。现在还没搞清楚 ax.XXX和 plt.XXX的区别。不知道支持 plt.XXX的操作，是不是都支持 ax.XXX。欢迎大佬解惑！
Original: https://blog.csdn.net/shiyuzuxiaqianli/article/details/114644887
Author: 千行百行
Title: python使用matplotlib的plt.subplot、plt.subplots绘制多图以及图例legend注意事项
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