matplotlib实现复杂子图布局

0. 背景描述

本文介绍基于matplotlib的复杂子图布局，本人其他适用Python/matplotlib绘图的文章可以点击这里。本文内容主要来自这里。公众号基算仿真。

1. 正文

subplot_mosaic 是 Matplotlib 库中的一个功能，它允许你以一种相对简单的方式创建复杂的图形布局。

使用 subplot_mosaic, 你可以通过指定一个字符串的 “马赛克” 来定义子图（subplots）的布局。每个字符代表一个子图的位置，相同的字符代表同一个子图。

这种方式比传统的 subplot 方法更灵活，特别是在创建非标准或不规则布局的时候。

例如，如果你想创建下图所示的子图格式，你可以使用如下的马赛克模式：

subplot_mosaic(
    """
    ABD
    CCD
    """
)

此处使用了“A、B、C、D”指代了每个子图的位置，同理可使用不同的名称进行指代，只要保持正确的相对位置关系即可。

如果遇到需要空出位置的情况，使用.代表空白位置即可。

subplot_mosaic(
    """
    A.C
    BBB
    .D.
    """
)

2. 案例展示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
data3 = np.random.normal(size=1000)
data4 = np.random.rand(10, 5)

# 定义复杂、不规则的子图布局
layout = [
    ["line plot", "scatter plot", "scatter plot"],
    ["line plot", "histogram", "box plot"],
    ["line plot", "histogram", "box plot"]
]

# 创建子图
fig, axs = plt.subplot_mosaic(layout, figsize=(12, 8))

# 第一个子图：折线图
axs['line plot'].plot(x, y1)
axs['line plot'].set_title('Sin(x) Line Plot')

# 第二个子图：散点图
axs['scatter plot'].scatter(x, y2)
axs['scatter plot'].set_title('Cos(x) Scatter Plot')

# 第三个子图：直方图
axs['histogram'].hist(data3, bins=20)
axs['histogram'].set_title('Histogram')

# 第四个子图：箱线图
axs['box plot'].boxplot(data4)
axs['box plot'].set_title('Box Plot')

plt.tight_layout()
plt.show()

3. 点评

这个功能目前还没有在实际工作中遇到过，但个人认为后期遇到的概率很大。我又担心回头忘记了，所以就把原文中的做法记录下来，以备后期查看。