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matplotlib中的subplot 练习

2014-09-06 20:48 351 查看
今天用到了matplotlib中的subplot,本来看起来很简单的运用,却也不怎么顺利。

用nodes的数量和概率p产生有向图,我希望自己的结果中能够呈现同一概率,不同nodes的对比,以及同样数量的nodes,不同概率的对比。

遇到的问题如下:

1.怎么通过循环产生子图?

2.子图的标题和坐标轴怎么设置?

3.怎么设置,使子图的坐标使一致的?

4.图的大小怎么设置?

程序源代码

https://github.com/gt11799/graph_ge_by_probability

subplot(ang), ang是个三位数(当然也可以不是)第一位是行数,第二位是列数,第三位(或者三四位)则是第几个子图。

比如

subplot(245)

就表示子图分成2行4列,而现在图绘在第5个位置(从1开始)。subplot赋给变量后,该变量也继承了方法,于是就可以区分开各个子图了。

plot = pyplot.subplot(254)
plot.loglog(keys, values, 'o')
plot.set_title('p:%s n:%s' %(p/10.0, N))

注意subplot的方法和plot的方法不一样,都是set_,比如设置x轴就是set_xlable(),但是因为图太过于拥挤,我后来给去掉了。

把subplot(ang)的ang看作是一个整数,然后每次for循环自加就可以绘出一幅幅子图了。

arrange = 250
for p in range(1, 10, 2):
arrange += 1
nor_distri = normalize_distri(graphWithProbability(p/10.0, N))  #generate the graph
nor_distri.pop(0, None)
keys = nor_distri.keys()
values = nor_distri.values()
plot = pyplot.subplot(arrange)
plot.loglog(keys, values, 'o')
plot.set_title('p:%s n:%s' %(p/10.0, N))

现在如果运行程序,就可以看到图像了。但是仍然有不完美的现象。y轴的刻度起始终止并不一致,这在一定程度上限制了对比的效果。

subplot有get_ylim()方法可以得到子图的坐标轴的起始终止,然后用set_ylim()方法把其他的子图的坐标轴跟这个统一。如果这个程序要用这个方法,那么就要把第一个子图拿到循环外,或者需要给每一次循环的子图对象命名成不同的变量。都太麻烦,我直接观察了图像,然后直接设置成固定的坐标轴。

plot.set_ylim(0.001, 0.1)

(上面的plot都是subplot的实例)

然后又发现图不够大,发现figure()方法可以解决。

pyplot.figure(figsize=(18,7), dpi=80)

figure的大小就变成了18*7个区域,而每个区域的dpi是80。figure还有很多的特性,比如前景背景颜色等等。

最后就是要添加图的标题了。注意是suptitle(),如果用tite()会被覆盖的。

pyplot.suptitle('Distribution of in-degree of the graph implemented by probability')

总结起来,整个绘图的程序就是这样的:

pyplot.figure(figsize=(18,7))
pyplot.suptitle('Distribution of in-degree of the graph implemented by probability')
arrange = 250 # for subplot
for p in range(1, 10, 2):
arrange += 1
nor_distri = normalize_distri(graphWithProbability(p/10.0, N))
nor_distri.pop(0, None)
keys = nor_distri.keys()
values = nor_distri.values()
plot = pyplot.subplot(arrange)
plot.loglog(keys, values, 'o')
plot.set_title('p:%s n:%s' %(p/10.0, N))
plot.set_ylim(0.001, 0.1)


生成的图大概是这个样子:



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