这篇文章将为大家详细讲解有关Python Matplotlib如何绘制多子图，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

通过获取子图的label和线型来合并图例

注意添加label

#导入数据（读者可忽略）
pre_lp=total_res#组合模型
true=diff1[-pre_day:]#真实值
pre_ph=results_data["yhat"]#prophet
pre_lstm=reslut#lstm
pre_ari=data_ari['data_pre']#arima
#设置中文字体
rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti'

# 生成一个时间序列 （读者可根据情况进行修改或删除）
time =pd.to_datetime(np.arange(0,21), unit='D',
                    origin=pd.Timestamp('2021-10-19'))
#创建画布
fig=plt.figure(figsize=(20,16))#figsize为画布大小
# 1 
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(time,pre_lp,color='#1bb9f6',marker='^',linestyle='-',label='1')
# ax1.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax1.set_title('1',fontsize=15)#设置标题
ax1.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)#设置横坐标名称
ax1.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)#设置纵坐标名称
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))#设置横坐标刻度（读者可忽略）
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)#设置横坐标刻度（读者可忽略）

# 2 
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.plot(time,pre_ph,color='#739b06',marker='o',linestyle='-',label='2')
# ax2.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax2.set_title('2',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax2.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax2.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
# 3 
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.plot(time,pre_lstm,color='#38d9a9',marker='*',linestyle='-',label='3')
# ax3.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax3.set_title('3',fontsize=15)
ax3.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax3.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax3.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)

# 4 
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.plot(time,pre_ari,color='#e666ff',marker='x',linestyle='-',label='4')
ax4.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax4.set_title('4',fontsize=15)
ax4.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax4.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax4.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)

#初始化labels和线型数组
lines=[]
labels=[]
#通过循环获取线型和labels
for ax in fig.axes:
    axLine, axLabel = ax.get_legend_handles_labels()
    lines.extend(axLine)
    labels.extend(axLabel)
#设置图例和调整图例位置
fig.legend(lines, labels,loc='lower center',
           ncol=5,framealpha=False,fontsize=25)

结果如下图

这个时候我们再把原先代码里面的通过循环获取label和线型注释掉，代码如下

#导入数据（读者可忽略）
pre_lp=total_res#组合模型
true=diff1[-pre_day:]#真实值
pre_ph=results_data["yhat"]#prophet
pre_lstm=reslut#lstm
pre_ari=data_ari['data_pre']#arima
#设置中文字体
rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti'

# 生成一个时间序列 （读者可根据情况进行修改或删除）
time =pd.to_datetime(np.arange(0,21), unit='D',
                    origin=pd.Timestamp('2021-10-19'))
#创建画布
fig=plt.figure(figsize=(20,16))#figsize为画布大小
# 1 
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(time,pre_lp,color='#1bb9f6',marker='^',linestyle='-',label='1')
ax1.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax1.set_title('1',fontsize=15)#设置标题
ax1.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)#设置横坐标名称
ax1.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)#设置纵坐标名称
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))#设置横坐标刻度（读者可忽略）
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)#设置横坐标刻度（读者可忽略）

# 2 
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.plot(time,pre_ph,color='#739b06',marker='o',linestyle='-',label='2')
ax2.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax2.set_title('2',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax2.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax2.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)
# 3 
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.plot(time,pre_lstm,color='#38d9a9',marker='*',linestyle='-',label='3')
ax3.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax3.set_title('3',fontsize=15)
ax3.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax3.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax3.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)

# 4 
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.plot(time,pre_ari,color='#e666ff',marker='x',linestyle='-',label='4')
ax4.plot(time,true,color='#fd5749',marker='s',linestyle='-',label='true')
ax4.set_title('4',fontsize=15)
ax4.set_xlabel('日期/天',fontsize=15)
ax4.set_ylabel('感染人数/人',fontsize=15)
ax4.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
plt.xticks(pd.date_range(time[0],time[-1],freq='D'),rotation=45)

#初始化labels和线型数组
# lines=[]
# labels=[]
#通过循环获取线型和labels
# for ax in fig.axes:
#  	 axLine, axLabel = ax.get_legend_handles_labels()
#    lines.extend(axLine)
#    labels.extend(axLabel)
#设置图例和调整图例位置
fig.legend(lines, labels,loc='lower center',
           ncol=5,framealpha=False,fontsize=25)

结果如下图

调整子图间距

plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.4)

wspace为子图之间宽间距，hspace为子图之间高间距

对比图如下

设置了间距的图像

没有设置间距的图像

关于“Python Matplotlib如何绘制多子图”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。