前段时间就遇到了这个问题，一直忘了写，今晚夜深人静总结一波~
问题
我相信，看到这篇博客的人，你肯定已经会使用matplotlib中的pyplot画图。
比如下面这种图
你也应该会调整单个图的大小了，就是使用如下语句控制单个图形figure的大小，比如我这里设的8*6的。
fig3 = plt.figure(figsize=(8,6))
但随着继续深入的学习，有时我们很有必要将两个图画在一起，来做对比，所以你也应该会在一个画布上画多个子图了。比如下图
即是通过subplot实现
#展示一下数据
fig = plt.figure(figsize=(15,7))
fig1 = plt.subplot(231)
plt.scatter(data.loc[:,'avg. area income'],data.loc[:,'price'])
plt.title('income vs price')
fig2 = plt.subplot(232)
plt.scatter(data.loc[:,'avg. area house age'],data.loc[:,'price'])
plt.title('age vs price')
fig3 = plt.subplot(233)
plt.scatter(data.loc[:,'avg. area number of rooms'],data.loc[:,'price'])
plt.title('number vs price')
fig4 = plt.subplot(234)
plt.scatter(data.loc[:,'area population'],data.loc[:,'price'])
plt.title('population vs price')
fig5 = plt.subplot(235)
plt.scatter(data.loc[:,'size'],data.loc[:,'price'])
plt.title('size vs price')
plt.show()
目前为止图好像没有问题，那问题在哪呢？就是在子图比较少的时候，整个图可能会变形，出现下图情况。
这显然不是我们期望的，我们希望他不要拉长。但是貌似直接通过subplot画出的子图无法更改大小，网上给的一些方案也比较麻烦。
简便的解决方法
把这两个子图画在同一个画布里，这样即是子图无法改变，但是外面的画布大小可以改变，子图就可以根据外面画布大小自适应的显示了。
对于该图
其原始代码为
fig6 = plt.subplot(121)
label0 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y_corrected==0],x.loc[:,'v2'][y_corrected==0])
label1 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y_corrected==1],x.loc[:,'v2'][y_corrected==1])
label2 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y_corrected==2],x.loc[:,'v2'][y_corrected==2])
plt.title("corrected data")
plt.xlabel('v1')
plt.ylabel('v2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
fig7 = plt.subplot(122)
label0 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y==0],x.loc[:,'v2'][y==0])
label1 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y==1],x.loc[:,'v2'][y==1])
label2 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y==2],x.loc[:,'v2'][y==2])
plt.title("labled data")
plt.xlabel('v1')
plt.ylabel('v2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
plt.show()
可以看到两个子图fig6和fig7都是直接使用subplot得到的，所以它变形了。
修改后应该是这样的：
对应代码 ：
fig = plt.figure(figsize=(11,4))
fig6 = plt.subplot(121)
label0 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y_corrected==0],x.loc[:,'v2'][y_corrected==0])
label1 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y_corrected==1],x.loc[:,'v2'][y_corrected==1])
label2 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y_corrected==2],x.loc[:,'v2'][y_corrected==2])
plt.title("corrected data")
plt.xlabel('v1')
plt.ylabel('v2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
fig7 = plt.subplot(122)
label0 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y==0],x.loc[:,'v2'][y==0])
label1 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y==1],x.loc[:,'v2'][y==1])
label2 = plt.scatter(x.loc[:,'v1'][y==2],x.loc[:,'v2'][y==2])
plt.title("labled data")
plt.xlabel('v1')
plt.ylabel('v2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
plt.show()
相比原来的代码就多了第一行的操作，定一个合适画布的大小就可以方便动态调整子图了。
麻烦点的方法
看到网上是有可以自定义子图大小的方法的，不过相比我想出来的这个方法，感觉太麻烦了。这个方法能解决我这一类问题了，如果后面遇到需要一个子图大一个子图小的问题再单独记录把。
总结
到此这篇关于调整matplotlib子图大小的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib子图大小调整内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
