Matplotlib 的子圖如何增強多個資料集的資料視覺化？

多個子圖如何促進資料視覺化

在處理多個資料集時，了解matplotlib 子圖功能的複雜性至關重要。本文深入探討了 subplots 方法的細微差別，並重點介紹了其功能和局限性。

在範例程式碼中，fig、axes 包含整體圖形及其對應的子圖。子圖隨後作為多維數組儲存在axes變數中。

為了進一步說明這個概念，讓我們考慮一個場景，其中我們有兩組資料要在 2x2 網格中繪製。以下程式碼示範如何實現此目的：

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)
y = range(10)

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

for row in ax:
    for col in row:
        col.plot(x, y)

plt.show()

此程式碼產生一個包含四個子圖的圖形。每個子圖都可以透過 ax 數組訪問，從而允許個性化自訂。產生的可視化結果提供了數據的全面概述，可以快速比較和見解。

或者，如果您希望單獨建立圖形和子圖，可以使用以下程式碼：

fig = plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y)

plt.show()

雖然此方法也產生所需的子圖網格，但它確實涉及額外的步驟，並且缺乏以前方法的優雅性。因此，理解子圖的實用性對於高效、簡潔的資料視覺化任務至關重要。

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