matplotlib和pandas模块子图绘制总结

在一幅图中绘制多个图案的方法很多，这阶段自学只要学会matplotlib和pandas模块中各自一种绘制图案即可。各自方法如下：（基于python语言编写）

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
import matplotlib
import numpy as np


matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Kaiti'   # 由于matplotlib默认不显示中文，这里将中文显示设置为‘楷体’
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 显示负号
# plt方法一：网格构造
def plt_test1():
	plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=80)      
	gs = gridspec.GridSpec(2,2)
	ax1 = plt.subplot(gs[:, 0])
	ax1.plot(np.arange(5), label='ax1')
	ax1.set_title('test1')
	ax1.legend()
	
	ax2 = plt.subplot(gs[:, 1])
	ax2.bar(list('abcdefghij'), np.linspace(-1, 1, 10), label='ax2')
	ax2.set_title('test2')
	ax2.legend()
	
	plt.show()

	return None

# plt方法二： subplot方法
def plt_test2():
	plt.figure(figsize=(12, 6), dpi = 80)
	plt.subplot2grid((2,3), (0,0), rowspan = 2)    # 创建一个图片网络，大小2行3列，从左上开始，选取2行绘图
	plt.plot(np.arange(4))
	plt.title('第一幅图')

	plt.subplot2grid((2,3), (0,1), colspan=2)
	plt.bar(list('abcd'), [i for i in range(4)])
	plt.title('第二幅图')

	plt.subplot2grid((2,3), (1,1))
	x = np.linspace(0, 10, 100)
	y = np.sin(x)
	plt.plot(x, y)
	plt.title('第三幅图')	

	# ....  其他画图省略，过程基本相似

	plt.show()

	return None

# pandas统计过程中的一个图中多个子图绘制 ---->>> 以Titanic号为例
# 这部分代码在anaconda可运行，应该是主要进行数据分析用到的，在sypder上运行报错。好像。。。
def pd_plot():
	f, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(12,6))   # 创建一个1行2列图纸， 这个方法好像只能创建一行的。返回这个图的对象f和子图的列表ax,,,可索引
	data['Survived'].value_counts().plot.pie(explode=[0, 0.1], autopct='%1.1f%%', ax=ax[0], shadow=True)
	ax[0].set_title('是否遇难所占比例')

	data['Survived'].value_counts().plot.bar(ax=ax[1])
	ax[1].set_title('是否遇难具体人数')

	plt.show()

	return None

总算是写完了，自己本来翻阅资料也是看懂了，但是当自己敲起来代码时发现自己还是太年轻了，总之，这是第一次写博客，本身自己也是初学者，好多词语用的还不规范，不管怎样，努力学下去吧。