Matplotlib

Question

我正在尝试创建一个由 2x2 网格组成的图形，其中每个象限中有 2 个垂直堆叠的子图（即 2x1 网格）。不过，我似乎无法弄清楚如何实现这一目标。

我得到的最接近的是使用 gridspec 和一些丑陋的代码（见下文），但是因为 gridspec.update(hspace=X) 改变了所有子图的间距我仍然不是我想去的地方.

理想情况下，我想要的是，以下图为例，减少每个象限内子图之间的间距，同时增加顶部和底部象限之间的垂直间距（即 1-3 和 2- 4).

有没有办法做到这一点（使用或不使用 gridspec）？我最初设想的是生成每个子图网格（即每个 2x1 网格）并将它们插入更大的 2x2 子图网格中，但我还没有想出如何将子图添加到子图，如果有的话离开。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
plt.figure(figsize=(10, 8))
gs = gridspec.GridSpec(4,2)
gs.update(hspace=0.4)
for i in range(2):
    for j in range(4):
        ax = plt.subplot(gs[j,i])
        ax.spines['top'].set_visible(False)
        ax.spines['right'].set_visible(False)
        plt.tick_params(which='both', top='off', right='off')
        if j % 2 == 0:
            ax.set_title(str(i+j+1))
            ax.plot([1,2,3], [1,2,3])
            ax.spines['bottom'].set_visible(False)
            ax.get_xaxis().set_visible(False)   
        else:
            ax.plot([1,2,3], [3,2,1])

Answer 1

你可以nest your GridSpec using SubplotSpec。外部网格将是 2 x 2，内部网格将是 2 x 1。下面的代码应该可以让您了解基本概念。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
outer = gridspec.GridSpec(2, 2, wspace=0.2, hspace=0.2)

for i in range(4):
    inner = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(2, 1,
                    subplot_spec=outer[i], wspace=0.1, hspace=0.1)

    for j in range(2):
        ax = plt.Subplot(fig, inner[j])
        t = ax.text(0.5,0.5, 'outer=%d, inner=%d' % (i, j))
        t.set_ha('center')
        ax.set_xticks([])
        ax.set_yticks([])
        fig.add_subplot(ax)

fig.show()

Answer 2

由于我不得不依赖 Suever 的回答，但又不得不根据我的需要对其进行修改，所以我想我可能会做出贡献，以防有人发现它有帮助：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

channelArrangement = [16, 17, 18 , 19 , 22, 25, 28 , 29 , 31]

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
outer = gridspec.GridSpec(1, 2, wspace=0.2, hspace=0.2)

for i in range(2):
    inner = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(3, 3, subplot_spec=outer[i],
                                             wspace=0.1, hspace=0.1)
    row     = 0
    col     = 0
    maxCol  = 3

    for chan in channelArrangement:
        ax = plt.Subplot(fig, inner[row,col])
        t= ax.text(0.5,0.5, 'outer=%d\nrow=%d\ncol=%d' % (i,row,col))
        ax.set_xticks([])
        ax.set_yticks([])
        t.set_ha('center')
        fig.add_subplot(ax)
        col += 1
        if col == maxCol:
            col = 0
            row += 1
plt.show()

Answer 3

您现在可以使用 figure.subfigure 嵌套子图：https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/subfigures.html

您可能还会发现 subplot_mosaic 很有用，因为它支持嵌套： https://matplotlib.org/stable/tutorials/provisional/mosaic.html

虽然嵌套总是有点痛苦，但可以说这两种方法都使过程更容易、更灵活。

取自上面的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(constrained_layout=True)

subfigs = fig.subfigures(2, 2)

for outerind, subfig in enumerate(subfigs.flat):
    subfig.suptitle(f'Subfig {outerind}')
    axs = subfig.subplots(2, 1)
    for innerind, ax in enumerate(axs.flat):
        ax.set_title(f'outer={outerind}, inner={innerind}', fontsize='small')
        ax.set_xticks([])
        ax.set_yticks([])
 
plt.show()

Answer 4

将子图添加到子图中的简单方法是将图形分成子图，然后向它们添加子图。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(constrained_layout=True,figsize=(10,10))
subplots = fig.subfigures(2,2)

ax0 = subplots[0][0].subplots(2,1)
ax1 = subplots[0][1].subplots(2,1)
ax2 = subplots[1][0].subplots(2,1)
ax3 = subplots[1][1].subplots(2,1)

plt.show()

可以参考这个Matplotlib官方文档here

希望对您有所帮助。

Matplotlib - 将子图添加到子图？

Matplotlib - adding subplots to a subplot?

python

figure

subplot