matplotlib---4.布局

1. 简单布局add_subplot/subplot/subplots

1.1 Figure.add_subplot(*args,**kwargs)

简单布局通过方法来完成，它返回的是Axes实例。当然你也可以通过pyplot.subplot(*args,**kwargs)函数来完成，他返回的也是Axes实例，该函数只是一个便利函数。

SubPlot类是Axes类的子类。因此SubPlot对象也是Axes对象。

参数：

1. axisbg关键字参数：指定subplot的背景色
2. polar关键字参数：指定subplot是否是极坐标。默认为False
3. projection：指定坐标方式，可以为：'aitoff'、'hammer'、 'lambert'、'mollweide'、 'polar'、 'rectilinear'。当projection='polar'等价于ploar=True
4. sharex关键字参数：指定subplot与其他Axes(由该参数值指定）共享xaxis attribute
5. sharey关键字参数：指定subplot是否与其他Axes(由该参数值指定）共享yaxis attribute 

1.2 matplotlib.pyplot.subplot(nrows,ncols,plot_number)

nrows和ncols将图表划分成nrows*ncols大小的网格区域，每一个区域都能存放一个SubPlot；该函数创建plot_number位置处的SubPlot-axes。其中plot_number起始于1，最大值为nrows*ncols。

如果nrows、ncols、plot_number都是个位数，则你可以指定一个三位数来简化函数调用matplotlib.pyplot.subplot(integer)，其中百分位代表nrows，十分位代表ncols，各位代表plot_number。

1.3 matplotlib.pyplot.subplots()

一次性创建多个subPlot，而pyplot.subplot()每次只会创建一个SubPlot。

参数：

1. nrows：行数，默认为1;
2. ncols：列数，默认为1
3. sharex：
1. 如果为True，则所有SubPlot的X axis被共享。此时只有最后一行的X轴可见。
2. 如果为False，则SubPlot的X axis不共享，每一个SbuPlot的X轴可见。
3. 如果为字符串all，则等效于True
4. 如果为字符串none，则当小于False
5. 如果为字符串row，则每一行的SubPlot共享一个X轴（与False等效）
6. 如果为字符串col，则每一列的SubPlot共享一个X轴（与True等效）
4. sharey：
   1. 如果为True，则所有SubPlot的Y axis被共享。此时只有第一列的Y轴可见。
   2. 如果为False，则SubPlot的Y axis不共享，每一个SbuPlot的Y轴可见。
   3. 如果为字符串all，则等效于True
   4. 如果为字符串none，则当小于False
   5. 如果为字符串row，则每一行的SubPlot共享一个Y轴（与True等效）
   6. 如果为字符串col，则每一列的SubPlot共享一个Y轴（与False等效）
5. squeeze：
   1. 如果为True：
      1. 如果只创建了一个SubPlot，则返回一个变量（创建的SubPlot对象)
      2. 如果创建了N*1或者1*N个SubPlot，则返回一个1维向量
      3. 如果创建了N*M个SubPlot（其中N>1,M>1），则返回一个2维向量
   2. 如果为False则始终返回一个2维向量
6. subplot_kw：一个字典参数，用于传递给Axes.add_subplot()来创建SubPlot
7. gridspec_kw：一个字典参数，用于传递给GridSpec构造函数来创建SubPlot存放的网格
8. fig_kw：一个字典参数，用于传递给pyplot.figure()函数。所有前述未能识别的感激案子参数都会传到这里。

其返回值为figure,ax。其中figure是一个Figure对象；ax取决于squeeze参数。

举例：

import matplotlib 
from matplotlib import pyplot as plt
plt.subplots(3,3)
plt.tight_layout()
plt.show()

plt.subplots(3,3,sharex=True) # 等价于sharex='all'
plt.tight_layout()
plt.show()

plt.subplots(3,3,sharex='row')
plt.tight_layout()
plt.show()

2.pyplot.subplot2grid() 

2.1 使用pyplot.subplot2grid()函数时，你只需要提供网格形状以及SubPlot位置即可。

ax=pyplot.subplot2grid((2,2),(0,0))
# 它等价于
ax=pyplot.subplot(2,2,1) # 其中subplot2grid()的位置坐标从0开始。

1. subplot2grid()支持SubPlot横跨或者纵跨多个单元格。
2. colspan关键字参数指定纵向的跨度；
3. rowspan关键字参数指定横向的跨度。

举例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3)
plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)
plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan=2)
plt.subplot2grid((3,3),(2,0))
plt.tight_layout()
plt.show()

3. GridSpec 和 SubplotSpec

3.1 matplotlib.gridspec.GridSpec

你可以直接创建matplotlib.gridspec.GridSpec，然后通过它来创建SubPlot。如：

gs=matplotlib.gridspec.GridSpec(2,2) #网格2行2列
matplotlib.pyplot.subplot(gs[0,0])

等价于matplotlib.pyplot.subplot2grid((2,2),(0,0))

GridSpec对象提供了类似array的索引方法，其索引的结果是一个SubplotSpec对象实例。如果你想创建横跨多个网格的SubplotSpec，那么你需要对GridSpec对象执行分片索引，如pyplot.subplot(gs[0,:-1])。

举例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
gs = gridspec.GridSpec(3,3)
plt.subplot(gs[0,:]) # 添加SubplotSpec
plt.subplot(gs[1,:-1])
plt.subplot(gs[1:,-1])
plt.subplot(gs[-1,0])
plt.tight_layout()
plt.show()

3.2 matplotlib.gridspec.GridSpec.update

如果你使用GridSpec，那么你可以调整由GridSpec创建的SubplotSpec的layout parameter。如：

gs=gridspec.GridSpec(3,3)
gs.update(left=0.05,right=0.48,wspace=0.05)

这种用法类似于subplots_adjust，但是它仅仅影响由本GridSpec创建的SubplotSpec。其中gs.update()的关键字参数有：

1. left关键字参数：subplot左侧宽度
2. right关键字参数：subplot右侧宽度
3. bottom关键字参数：subplot底部高度
4. top关键字参数：subplot顶部高度
5. wspace关键字参数：subplot之间的空白宽度
6. hspace关键字参数：subplot之间的空白的高度

3.4 gridspec.GridSpecFromSubplotSpec

你可以从SubplotSpec创建GridSpec。此时layout parameter由该SubplotSpec指定。如：

gs0=gridspec.GridSpec(1,2)
gs00=gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(3,3,subplot_spec=gs0[0])
matplotlib.gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(nrows, ncols, subplot_spec,wspace=None, hspace=None,height_ratios=None,width_ratios=None)

创建一个GridSpec，它的subplot layout parameter继承自指定的SubplotSpec。 其中nrows为网格行数，ncols为网格列数，subplot_spec为指定的SubplotSpec。

3. 5 默认情况下，GridSpec创建的网格都是相同大小的。当然你可以调整相对的高度和宽度。注意这里只有相对大小（即比例）是有意义的，绝对大小值是没有意义的。如：

gs=gridspec.GridSpec(2,2,width_ratios=[1,2],height_ratios=[4,1]
plt.subplot(gs[0]
....

1. width_ratios关键字参数：指定了一行中，各列的宽度比例（有多少列就有多少个数字）； 
2. height_ratios关键字参数：指定了一列中，各行的高度比例（有多少行就有多少个数字）。

举例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
gs = gridspec.GridSpec(2,2,width_ratios=[1,2],height_ratios=[4,1]) # 调整相对宽高
plt.subplot(gs[0]) # 添加SubplotSpec
plt.subplot(gs[1])
plt.subplot(gs[2])
plt.subplot(gs[3])
plt.tight_layout()
plt.show()

3.6 GridSpec.tight_layout()

GridSpec.tight_layout(fig, renderer=None, pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None,rect=None):tight_layout能够自动调整subplot param从而使得subplot适应figure area。 它仅仅检查ticklabel、axis label、title等内容是否超出绘制区域。

参数：

• fig关键字参数：Figure对象，图表。
• pad关键字参数：一个浮点数，单位是fontsize，表示figure edge 和 edges of subplots之间的 填充区域。
• h_pad关键字参数：一个浮点数，单位是fontsize，示subplots之间的高度，默认为pad。
• w_pad关键字参数：一个浮点数，单位是fontsize，示subplots之间的宽度，默认为pad。
• rect关键字参数：如果给定了该参数为一个列表或元组（是一个矩形的四要素，分别代表左下角坐标，宽度，高度），则指定了网格的轮廓矩形，所有的subplots都位于该矩形中。其坐标系是figure coordinate，从[0...1]，如果没有提供该参数，则默认为(0, 0, 1, 1)。

当然你可以使用matplotlib.pyplot.tight_layout()来达到同样的效果。

举例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
fig = plt.figure()
gs1 = gridspec.GridSpec(2,1)
fig.add_subplot(gs1[0])
fig.add_subplot(gs1[1])
gs1.tight_layout(fig,rect=[0,0,0.5,1])
fig.show()

参考文献：

【1】https://matplotlib.org/tutorials/intermediate/tight_layout_guide.html#sphx-glr-tutorials-intermediate-tight-layout-guide-py

【2】https://matplotlib.org/tutorials/intermediate/gridspec.html#sphx-glr-tutorials-intermediate-gridspec-py

【3】https://matplotlib.org/tutorials/intermediate/constrainedlayout_guide.html#sphx-glr-tutorials-intermediate-constrainedlayout-guide-py