python使用matplotlib的plt.subplot、plt.subplots绘制多图以及图例legend注意事项

摘要

一个图片里边绘制多个图像是绘图中的常见需求。下边介绍几种实现方法，然后简单分析一下他们的细微区别，并说明了添加legend时候常见的一些坑。

方法1

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0, 10)
y1 = 2 * t
y2 = -4 * t + 5

plt.subplot(211)
plt.plot(t, y1, label='ax1')
plt.subplot(212)
plt.plot(t, y2, label='ax2')
plt.legend()

结果如下图。注意：legend只标到了第二个ax上边，第一个ax没标注上。这是因为plt.legend默认只标注最后一个ax的legend。

方法2

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0, 10)
y1 = 2 * t
y2 = -4 * t + 5

ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
ax1.plot(t, y1, label='ax1')
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2)
ax2.plot(t, y2, label='ax2')
ax1.legend()

结果如下图，可以看出ax1.legend()的指向性非常明确，只给ax1添加legend。

这种方法存在一个不是问题的问题：pycharm会给出如下图所示的报警，不知道是怎么回事。但是不影响运行结果。

方法3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0, 10)
y1 = 2 * t
y2 = -4 * t + 5

fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot(t, y1, label='ax1')
axs[1].plot(t, y2, label='ax2')
axs[0].legend()

结果如下图，可以看出axs[0].legend()的指向性非常明确，只给第一个ax添加legend。

吐槽

感觉matplotlib官方文档相比sklearn差了很多。现在还没搞清楚ax.XXX和plt.XXX的区别。不知道支持plt.XXX的操作，是不是都支持ax.XXX。欢迎大佬解惑！