数据可视化 | Matplotlib 约束布局

简介

在数据可视化中，拥有清晰且可读的图表至关重要。然而，创建多个子图时，很难避免轴对象和标签之间的重叠。在这种情况下，我们可以在 Matplotlib 中使用一种名为“约束布局”的功能，它会自动调整子图大小，以防止轴对象和标签之间出现重叠。

虚拟机使用提示

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导入所需库

我们首先导入创建子图和绘制数据所需的库。

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

定义示例绘图

我们定义一个函数，该函数创建一个带有 x 轴和 y 轴标签以及标题的简单折线图。

def example_plot(ax):
    ax.plot([1, 2])
    ax.set_xlabel('x-label', fontsize=12)
    ax.set_ylabel('y-label', fontsize=12)
    ax.set_title('Title', fontsize=14)

创建无约束布局的子图

我们创建一个 2x2 子图的图形，不使用“约束布局”。这会导致轴上的标签重叠。

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, layout=None)

for ax in axs.flat:
    example_plot(ax)

创建具有约束布局的子图

我们创建相同的 2x2 子图，但这次我们使用“约束布局”。这会自动调整子图，以防止轴对象和标签之间出现重叠。

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, layout='constrained')

for ax in axs.flat:
    example_plot(ax)

使用约束布局创建嵌套网格布局

我们通过使用带有“约束布局”的嵌套网格布局来创建一个更复杂的示例。这使我们能够对子图的布局有更多的控制权。

fig = plt.figure(layout='constrained')

gs0 = gridspec.GridSpec(1, 2, figure=fig)

gs1 = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(3, 1, subplot_spec=gs0[0])
for n in range(3):
    ax = fig.add_subplot(gs1[n])
    example_plot(ax)


gs2 = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(2, 1, subplot_spec=gs0[1])
for n in range(2):
    ax = fig.add_subplot(gs2[n])
    example_plot(ax)

plt.show()

总结

“约束布局”是 Matplotlib 中的一项实用功能，它会自动调整子图大小，以防止轴对象和标签之间出现重叠。在图形中创建多个子图时，该功能特别有用。按照本教程中概述的步骤操作，你可以创建清晰易读的图表，而不必担心标签重叠问题。

总结

恭喜你！你已完成“使用约束布局调整轴大小”实验。你可以在 LabEx 中练习更多实验以提升你的技能。