一、plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

方便連續(xù)畫(huà)幾個(gè)圖片

參數(shù)說(shuō)明：

1.num：圖像編碼或者名稱(chēng)，數(shù)字是編碼，字符串是名稱(chēng)

2.figsize：寬和高，單位是英尺

3.dpi：指定繪圖對(duì)象的分辨率，即每英寸多少個(gè)像素，缺省值為80

4.facecolor：背景顏色

5.edgecolor：邊框顏色

6.frameon：是否顯示邊框

例子：

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.stats as st
Train_data =pd.read_csv('F:\python\天池_二手車(chē)交易價(jià)格預(yù)測(cè)\used_car_train_20200313.csv',sep=' ')
y = Train_data['price']
plt.figure(1); plt.title('Johnson SU')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu)
plt.figure(2); plt.title('Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)
plt.figure(3); plt.title('Log Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)

結(jié)果就可以一下子跑幾個(gè)圖片了

二、plt.subplots(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)

subplot可以規(guī)劃figure劃分為n個(gè)子圖，但每條subplot命令只會(huì)創(chuàng)建一個(gè)子圖

參數(shù)說(shuō)明：

1.nrows：行數(shù)

2.ncols：列數(shù)

3.sharex：和誰(shuí)共享x軸

4.sharey：和誰(shuí)共享y軸

5.subplot_kw：關(guān)鍵字字典

6.**fig_kw：其他關(guān)鍵字

#1.plt.subplot（ijn）形式，其中ij是行列數(shù)，n是第幾個(gè)圖，比如（221）則是一個(gè)有四個(gè)圖，該圖位于第一個(gè)

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
x = np.arange(0, 100)  
#作圖1
plt.subplot(221)  
plt.plot(x, x)  
#作圖2
plt.subplot(222)  
plt.plot(x, -x)  
 #作圖3
plt.subplot(223)  
plt.plot(x, x ** 2)  
plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作圖4
plt.subplot(224)  
plt.plot(x, np.log(x))  
plt.show()  


#又或者是這樣
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
x = np.arange(0, 100)  
#作圖1
plt.subplot(331)  
plt.plot(x, x)  
#作圖2
plt.subplot(332)  
plt.plot(x, -x)  
 #作圖3
plt.subplot(333)  
plt.plot(x, x ** 2)  
plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)

#2.fig,axes=plt.subplots(n,n)
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 100)  
#劃分子圖
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1=axes[0,0]
ax2=axes[0,1]
ax3=axes[1,0]
ax4=axes[1,1]


#作圖1
ax1.plot(x, x)  
#作圖2
ax2.plot(x, -x)
 #作圖3
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作圖4
ax4.plot(x, np.log(x))  
plt.show() 

還可以是這種

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 100)  
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))
#作圖1
ax1.plot(x, x)  
#作圖2
ax2.plot(x, -x)
 #作圖3
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作圖4
ax4.plot(x, np.log(x))  
plt.show() 

#或者是這種：用sns中的ax=ax1
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
x = np.arange(0, 100)  
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))

#作圖1
sns.regplot(x, x,ax=ax1)  
#作圖2
sns.regplot(x, -x,ax=ax2)
 #作圖3
sns.regplot(x, x ** 2,ax=ax3);
#作圖4
sns.regplot(x, np.log(x),ax=ax4)  
plt.show() 

使用for循環(huán)畫(huà)圖

#還是使用前面的Train_data,實(shí)現(xiàn)對(duì)v_的字段畫(huà)條形圖
n_cols=[i for i in Train_data.columns if i[:2]== 'v_']
n_cols=['v_0','v_1','v2']  #簡(jiǎn)單跑一下算了
for i ,col in enumerate(n_cols):
    plt.subplot(3,1,i+1)
    sns.barplot(x=col,y='price',data=Train_data)
    plt.title(('%s') % col)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的plt.figure() 和plt.subplot() 的用法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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