matplotlib.subplot()子图 matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴的方法
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有时候想要把几张图放在一起plot,比较好对比,subplot和subplots都可以实现,具体对比可以查看参考博文。这里用matplotlib库的subplot来举个栗子。
数据长什么样
有两个数据段,第一个数据是DataFrame类型,第二个是ndarray类型。每个数据都有3列,我想画1*3的折线子图,第一个数据的第n列和第二个数据的第n列画在一张子图上。先来看一下两个数据长什么样儿(为显示方便,只看前5行)。
In [1]: testing_set.head() # DataFrame类型 Out [1]: Open High Low 0 778.81 789.63 775.80 1 788.36 791.34 783.16 2 786.08 794.48 785.02 3 795.26 807.90 792.20 4 806.40 809.97 802.83 # ndarray类型 In [2]: predicted_stock_price #这里就只看前5行 Out [2]: [[790.6911 796.39215 779.3191 ] [790.24524 796.0866 778.9673 ] [789.5737 795.52606 778.3751 ] [790.1047 796.10864 778.92395] [790.8686 796.94104 779.7281 ]]
实现过程
注:plt.setp()是用来共享y坐标轴
# 创建画布 fig = plt.figure(figsize = (30,10), dpi = 80) # 子图1 ax1 = plt.subplot(131) ax1.set_title('Open Price') ax1.plot(testing_set.values[:,0], color = 'red', label = 'Real Open Price') ax1.plot(predicted_stock_price[:,0], color = 'blue', label = 'Predicted Open Price') plt.setp(ax1.get_xticklabels(), fontsize=6) ax1.legend() # 子图2 ax2 = plt.subplot(132,sharey=ax1) ax2.set_title('High Price') ax2.plot(testing_set.values[:,1], color = 'red', label = 'Real High Price') ax2.plot(predicted_stock_price[:,1], color = 'blue', label = 'Predicted High Price') ax2.legend() # 子图3 ax3 = plt.subplot(133,sharey=ax1) ax3.set_title('Low Price') ax3.plot(testing_set.values[:,2], color = 'red', label = 'Real Low Price') ax3.plot(predicted_stock_price[:,2], color = 'blue', label = 'Predicted Low Price') ax3.legend() plt.show()
结果:
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