Использование
Быстрый ответ
Команда fig, ax = plt.subplots()
в библиотеке matplotlib — это элегантный метод создания графика, объединяющий инициализацию области для рисунка (fig
) и осей (ax
), на которых впоследствии будут отображаться данные. Данный подход значительно упрощает подготовительный этап к визуализации данных, позволяя основное внимание уделить представлению информации.
Пример использования данной конструкции на языке Python выглядит так:
import matplotlib.pyplot as plt
# Одной командой создаем область для рисунка и оси
fig, ax = plt.subplots()
# Добавляем данные на график
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
# Отображаем график
plt.show()
Работа с объектом Axes
через переменную ax
раскрывает богатые возможности для манипуляций с графиком.
Разбираемся подробнее: распаковка fig, ax
Многие опытные разработчики дают предпочтение выражению fig, ax = plt.subplots()
благодаря его простоте и функциональности.
Настраиваем холст: Изучаем fig
- Сохранение: Готовый график можно сохранить в файл командой
fig.savefig('plot.png')
. - Изменение размера: Размеры холста можно регулировать с помощью
fig.set_size_inches(10, 8)
. - Сложные компоновки: Для оптимального размещения нескольких графиков в одной области используется метод
fig.tight_layout()
.
Создаем график: Работа с ax
- Сложные графики: С помощью
ax
можно легко создавать разнообразные типы графиков, например, столбчатые (ax.bar()
) или круговые (ax.pie()
). - Улучшение визуализации: Настройка осей и заголовка осуществляется при помощи
ax.set()
. - Работа с подграфиками: Команда
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
позволяет создать сетку из четырех подграфиков.
Централизованное управление: Кастомизация сетки подграфиков
- Синхронизация осей: Параметры
sharex
иsharey
позволяют реализовать синхронное отображение осей на нескольких графиках. - Адаптивные сетки: Размеры и пропорции сетки можно задавать с помощью
gridspec_kw
. - Взаимодействие осей: Оси могут взаимодействовать друг с другом, это особенно полезно при создании аннотаций.
Визуализация
Можно представить fig, ax = plt.subplots()
как индивидуальное приготовление блюда:
fig
— это основа, на которой строится все блюдо, также как булочка в бургере. ax
— это начинка бургера, определяющая его вкус.
Создание графика через plt.subplots()
:
fig, ax = plt.subplots()
# Булочка готова, начинка на месте, можно приступить к готовке!
Теперь добавляем ингредиенты по вкусу:
- Данные в качестве начинки (
ax.plot()
) - Заголовок роли соуса (
ax.set_title()
) - Подписи осей как специи (
ax.set_xlabel()
,ax.set_ylabel()
)
Результат — изысканный "ДатаБургер", соответствующий всем ваших предпочтениям!
Полезные материалы
- Matplotlib.pyplot.subplots — Документация Matplotlib 3.8.2 — официальная документация Matplotlib по работе с
subplots()
. - Создание графиков в Matplotlib на Python (рекомендации) – Real Python — подробный пошаговый учебник по созданию подграфиков и применению объектно-ориентированного подхода в Matplotlib.
- Несколько подграфиков | Руководство по наукеО данных на Python — глава из руководства по науке о данных с примерами на практике.
- python – Отображение графиков matplotlib в Ubuntu (WSL1 & WSL2) – Stack Overflow — обсуждение на Stack Overflow о контексте использования
plt.subplots()
. - 17. Создание подграфиков в Matplotlib | Численное программирование — подробный учебник, помогающий уяснить принципы работы с фигурами и осями в Matplotlib.