有時(shí)候想要把幾張圖放在一起plot，比較好對(duì)比，subplot和subplots都可以實(shí)現(xiàn)，具體對(duì)比可以查看參考博文。這里用matplotlib庫的subplot來舉個(gè)栗子。
有兩個(gè)數(shù)據(jù)段，第一個(gè)數(shù)據(jù)是DataFrame類型，第二個(gè)是ndarray類型。每個(gè)數(shù)據(jù)都有3列，我想畫1*3的折線子圖，第一個(gè)數(shù)據(jù)的第n列和第二個(gè)數(shù)據(jù)的第n列畫在一張子圖上。先來看一下兩個(gè)數(shù)據(jù)長什么樣兒（為顯示方便，只看前5行）。
In [1]: testing_set.head() # DataFrame類型
Out [1]: Open High Low
0 778.81 789.63 775.80
1 788.36 791.34 783.16
2 786.08 794.48 785.02
3 795.26 807.90 792.20
4 806.40 809.97 802.83 # ndarray類型
In [2]: predicted_stock_price #這里就只看前5行
Out [2]: [[790.6911 796.39215 779.3191 ]
[790.24524 796.0866 778.9673 ]
[789.5737 795.52606 778.3751 ]
[790.1047 796.10864 778.92395]
[790.8686 796.94104 779.7281 ]]
# 創(chuàng)建畫布
fig = plt.figure(figsize = (30,10), dpi = 80)
# 子圖1
ax1 = plt.subplot(131)
ax1.set_title('Open Price')
ax1.plot(testing_set.values[:,0], color = 'red', label = 'Real Open Price')
ax1.plot(predicted_stock_price[:,0], color = 'blue', label = 'Predicted Open Price')
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), fontsize=6)
ax1.legend()
# 子圖2
ax2 = plt.subplot(132,sharey=ax1)
ax2.set_title('High Price')
ax2.plot(testing_set.values[:,1], color = 'red', label = 'Real High Price')
ax2.plot(predicted_stock_price[:,1], color = 'blue', label = 'Predicted High Price')
ax2.legend()
# 子圖3
ax3 = plt.subplot(133,sharey=ax1)
ax3.set_title('Low Price')
ax3.plot(testing_set.values[:,2], color = 'red', label = 'Real Low Price')
ax3.plot(predicted_stock_price[:,2], color = 'blue', label = 'Predicted Low Price')
ax3.legend()
plt.show()
到此這篇關(guān)于matplotlib.subplot()畫子圖并共享y坐標(biāo)軸的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib.subplot()子圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
