小白学 Python 数据分析(16):Matplotlib(一)坐标系
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## 引言
各位同学好,本篇文章,我们来介绍下使用 Matplotlib 时如何建立坐标系。
回想一下以前我们在接受九年义务教育毒打上数学课的时候,应该都画过折线图直方图之类的统计图表,其中第一步就是建立直角坐标系。
翻出老课本,帮助各位同学回忆一下当年的数学课,直角坐标系就是下面这个:
![](https://cdn.geekdigging.comhttps://img.qb5200.com/download-x/data_analysishttps://img.qb5200.com/download-x/data_visualization/pingmianzuobiao.jpg)
直角坐标系不仅能存在于平面中,还有立体的:
![](https://cdn.geekdigging.comhttps://img.qb5200.com/download-x/data_analysishttps://img.qb5200.com/download-x/data_visualization/litizuobiao.jpg)
当然,本文的只介绍平面直角坐标系如何构建,至于立体的,我们后面再聊。
## 画布
在构建平面直角坐标系之前,我们需要先创建一个画布。
What?画布是啥?
emmmmmmmmmmm,这就类似于我们在电脑上画画一样,需要打开画图软件,创建一个空白的白板,这个白板就是我们后续画图的地方。
![](https://cdn.geekdigging.comhttps://img.qb5200.com/download-x/data_analysishttps://img.qb5200.com/download-x/data_visualization/huabu.jpg)
使用 Matplotlib 创建画布的代码如下,首先需要导入 Matplotlib 的库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
```
上面这段代码我们就完成了一个宽和高都为 6 的画布的创建。
## 创建直角坐标系
创建直角坐标系有多很多种方法,这里我们一种一种来介绍:
### add_subplot
首先,我们使用 `add_subplot` 函数来创建直角坐标系,我们就在刚才创建的那个画布上创建 1 X 1 个直角坐标系:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
fig.add_subplot(1,1,1)
plt.show()
```
我们得到的结果如下:
![](https://cdn.geekdigging.comhttps://img.qb5200.com/download-x/data_analysishttps://img.qb5200.com/download-x/data_visualization/zhijiaozuobiaoxi_1.png)
我们再创建 2 X 2 个直角坐标系:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
plt.show()
```
结果如下图:
![](https://cdn.geekdigging.comhttps://img.qb5200.com/download-x/data_analysishttps://img.qb5200.com/download-x/data_visualization/zhijiaozuobiaoxi_2.png)
这里有一点需要说明一下,这里参数可以省略其中的 `,` 逗号,如下:
```python
ax1 = fig.add_subplot(221)
```
参数的含义为创建 2 X 2 网格第一子图。
### subplot2grid
在使用 `subplot2grid` 函数创建直角坐标系的时候,不需要事先创建画布,可以直接使用创建,比如我们下面创建一个很简单的折线图和柱状图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)
# 绘制折线图
plt.subplot2grid((2,2),(0,0))
plt.plot(x, y)
# 绘制柱状图
plt.subplot2grid((2,2),(0,1))
plt.bar(x, y)
plt.show()
```
结果如下:
![](https://cdn.geekdigging.comhttps://img.qb5200.com/download-x/data_analysishttps://img.qb5200.com/download-x/data_visualization/zhijiaozuobiaoxi_3.png)
### subplot
同上面的 `subplot2grid` 一样,我们同样可以通过 `subplot` 来绘制直角坐标系,比如我们拿上面的例子再使用 `subplot` 写一遍:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)
# 绘制折线图
plt.subplot(221)
plt.plot(x, y)
# 绘制柱状图
plt.subplot(222)
plt.bar(x, y)
plt.show()
```
结果还是和上面一样的,小编不再贴了。
上面这个示例的含义是将图标区域分为 2 X 2 共计 4 个区域,在第一个区域上创建折线图,在第二个区域上创建柱状图。
### subplots
`subplots` 看起来和 `subplot` 很像,实际上也是非常像的,它和 `subplot` 的不同之处是 `subplot` 一次只能返回一个坐标系,而 `subplots` 一次可以返回多个坐标系。
我们接着使用 `subplots` 完成前面的示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
# 绘制折线图
axes[0,0].plot(x,y)
# 绘制柱状图
axes[0,1].bar(x,y)
plt.show()
```
结果如下:
![](https://cdn.geekdigging.comhttps://img.qb5200.com/download-x/data_analysishttps://img.qb5200.com/download-x/data_visualization/zhijiaozuobiaoxi_4.png)
可以看到,我们虽然只使用到了两个坐标,但实际上 `subplots` 还是会帮我们将 4 个坐标全都创建出来。
## 小结
前面介绍的集中直角坐标系的创建方法并无本质上的区别,只有第一种 `add_subplot` 在使用的时候是需要先创建一个画布的,后面三种都是直接调用 Matplotlib 中的函数从而达到直接创建坐标系的方法。
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