使用plt.subplots时，如何设置各子图的大小比例和整体布局？

Question

在使用 `plt.subplots` 时，如何灵活设置各子图的大小比例和整体布局以满足复杂可视化需求？默认情况下，子图尺寸均等，但当需要突出某个子图或调整宽高比例时，该如何操作？例如，创建一个2×2子图网格，并使其中一个子图占据更大空间。此外，在添加颜色栏（colorbar）或图例时，如何避免子图间重叠并保持美观布局？掌握 `gridspec_kw` 参数、`figsize` 属性以及 `tight_layout` 或 `constrained_layout` 的使用是关键。您是否遇到过类似问题，或者不清楚如何精确控制子图间的比例关系？

Answer 1

1. 初步了解：子图布局的基础设置

在使用 Matplotlib 的 `plt.subplots` 时，默认情况下，所有子图的尺寸是均等的。如果需要调整子图大小比例，可以通过 `gridspec_kw` 参数实现。例如，创建一个 2×2 子图网格，并使其中一个子图占据更大空间：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
gs = fig.add_gridspec(3, 2, width_ratios=[1, 2], height_ratios=[1, 1, 2])

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])
ax4 = fig.add_subplot(gs[2, :])

ax1.set_title("Subplot 1")
ax2.set_title("Subplot 2")
ax3.set_title("Subplot 3 (Spanning)")
ax4.set_title("Subplot 4 (Larger)")

plt.show()
    

`gridspec_kw` 参数允许通过 `width_ratios` 和 `height_ratios` 来定义子图的宽高比例。这种灵活性非常适合复杂可视化需求。

2. 深入分析：精确控制子图间的比例关系

当需要突出某个子图或调整宽高比例时，除了 `gridspec_kw`，还可以结合 `figsize` 属性来调整整个图形的大小。以下是一个更复杂的例子，展示如何通过 `GridSpec` 实现非均匀布局：

参数	说明	示例值
`width_ratios`	定义列宽的比例	[1, 2]
`height_ratios`	定义行高的比例	[1, 1, 2]

上述表格展示了 `width_ratios` 和 `height_ratios` 的具体用法。通过这些参数，可以灵活控制子图的比例关系。

3. 高级技巧：避免子图间重叠并保持美观布局

在添加颜色栏（colorbar）或图例时，可能会出现子图重叠的问题。为了解决这一问题，可以使用 `tight_layout` 或 `constrained_layout`：

• `tight_layout`：自动调整子图参数以提供指定的填充。
• `constrained_layout`：更加智能地调整布局，适合复杂场景。

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), constrained_layout=True)

for i, ax in enumerate(axs.flat):
    im = ax.imshow([[i, i+1], [i+2, i+3]], cmap='viridis')
    fig.colorbar(im, ax=ax)

plt.show()
    

`constrained_layout` 在处理多子图和颜色栏时表现出色，能够确保子图之间不会重叠。

4. 实战经验：解决实际问题的思路

在实际项目中，遇到类似问题时，可以按照以下流程进行分析和解决：

graph TD;
            A(问题描述) --> B(检查默认布局);
            B --> C(调整宽高比例);
            C --> D(应用gridspec_kw);
            D --> E(测试布局效果);
            E --> F(优化布局);
            F --> G(使用tight_layout或constrained_layout);

通过上述流程，可以从问题描述逐步深入到解决方案，最终实现理想的子图布局。