Matplotlib — это мощная библиотека визуализации данных на Python, которая позволяет создавать широкий спектр графиков и диаграмм. Одной из его ключевых особенностей является возможность разделить график на несколько подграфиков, что упрощает отображение нескольких графиков на одном рисунке. В этой статье мы рассмотрим различные методы создания подграфиков в Matplotlib, а также примеры кода.

Метод 1: использование функции plt.subplots
Функция plt.subplots— это удобный способ создания подграфиков в Matplotlib. Он возвращает объект-фигуру и кортеж объектов осей, которые можно использовать для построения данных на каждом подграфике.

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

Метод 2: Использование метода add_subplot
Метод add_subplotпозволяет добавлять к фигуре отдельные подграфики. Он принимает три аргумента: количество строк, количество столбцов и индекс подграфика.

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
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)

Метод 3. Использование модуля gridspec
Модуль gridspecобеспечивает большую гибкость при создании подграфиков разных размеров и расположения.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
fig = plt.figure()
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])

Метод 4. Использование функции subplot2grid.
Функция subplot2gridпозволяет создавать подграфики разных размеров и положений в сетке.

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))

В этой статье мы рассмотрели различные методы создания подграфиков в Matplotlib. Мы рассмотрели использование функции plt.subplots, метода add_subplot, модуля gridspecи функции subplot2grid. Каждый метод предлагает разные уровни гибкости и контроля над расположением подграфиков на рисунке. Используя эти методы, вы можете эффективно отображать несколько графиков на одном рисунке Matplotlib, улучшая визуальное представление ваших данных.