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Python - Matplotlib

Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库；
下面代码可以直接在python环境下运行；
文中可能不会解释全部函数，看代码中的注释会有很大的帮助，如有需要可以查阅官方文档；
目录

    参考资料：
        Figure, Axes, Axies的关系
        官方文档：pyplot.subplots，pyplot.subplot

    例子1：如何在一个图里生成多个子图 ？
        使用 plt.subplot() 函数

    例子2：这些子图如何共享坐标轴 ？
        使用 plt.subplots() 函数

    例子3：如何在坐标系的右侧显示也显示y轴 ？
    即：把折线图放到一个图里面，y轴却用不同的区间
        使用 axes.twinx() 函数
        官方文档：Plots with different scales

    例子4：多个子图常见的问题
        第二列x轴坐标不显示
        生成一个所有子图共用的x、y轴坐标

正文
例子1：如何生成多个子图

    plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None):
    常用参数：
        num：画布 (figure) 的 id.
        figsize：画布的尺寸，默认=(6.4, 4.8).
        dpi: 画布的像素, 默认=100
        facecolor：画布的背景色 默认=“white”.
    plt.subplot(int, int, index)，返回一个axes(坐标轴，或者称为子图):
    常用参数：
        int：第一个代表行.
        int：第二个代表列.
        index: 索引， 索引是从1开始从左往右，从上到下递增。

结果：
在这里插入图片描述
例子2：如何生成同轴的多个子图

 　和例子1有两个不同，第一，plt.subplots()的使用而不是plt.subplot(). 第二，坐标轴的控制变成了axes.set_xticks().

    plt.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, figsize=(6.4, 4.8))，它返回一个figure，和坐标轴们。
    常用参数：
        nrows：几行
        ncols：几列
        sharex, sharey：是否共享x/y轴，取值： {‘none’, ‘all’, ‘row’, ‘col’}. True/all，所有子图共享子图；row，每行子图共享x/y轴；col，每列子图共享x/y轴。
        figsize：图的尺寸
         
    axes.set_xticks()，其他相似的函数：
        axes.set_xlim((-3,5))，axes.set_ylim((-3,3))
        axes.set_xlabel(‘x轴’, fontsize=15)， axes.set_ylabel(‘y轴’, fontsize=15, color=‘red’)

结果：
在这里插入图片描述
例子3：如何在一个图里生成两条不同y轴的线

    axes2 = axes1.twinx():
    生成一个和axes1共享x轴的坐标轴。

结果：
在这里插入图片描述
例子4：多个子图常见的问题

这个例子将会给多子图的画布补充一些细节。例如，画布整体的x、y轴标签和title的位置。每一列的y轴的标签等。通过下面的代码可以生成一个更多信息的图，如下图：
下面例子的结果

生成数据：

作图：

可能遇到的问题：

    问题1：如何生成奇数个子图？例如画中，画布生成了六个子图，如何只保留5个？
    使用函数 fig.delaxes() 删除想删除的子图。
    问题2：当删除最后一张图后，只显示第一列的x轴坐标，不显示第二列的x轴坐标。
    它是因为共享x轴之后，x轴坐标只显示在最下面的图下。可以通过 ax4.xaxis.set_tick_params() 设置强制显示。
    主要参数：
        axis：控制强制显示x轴还是y轴的内容，可选 {‘x’, ‘y’, ‘both’}。
        which：控制强制显示major ticks 还是minor ticks的内容，可选 {‘major’, ‘minor’, ‘both’}。–> Major/ Minor ticks 的区别
        labelbottom, labeltop, labelleft, labelrightbool： 控制子图的那个地方label强制显示，bool型变量。
        labelrotation：控制label旋转的角度。
        官方文档：axes.xaxis.set_tick_params()
    问题3：如何生成一个所有子图都共用的x、y轴标签
    使用函数 fig.text() 函数控制显示。
        x,y: 文本的位置，它是通过百分比控制x、y的在图中的相对位置
        s：文本的内容
        官方文档：fig.text()


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