matplotlib中的subplot 練習

今天用到了matplotlib中的subplot，本來看起來很簡單的運用，卻也不怎麼順利。

用nodes的數量和概率p產生有向圖，我希望自己的結果中能夠呈現同一概率，不同nodes的對比，以及同樣數量的nodes，不同概率的對比。

遇到的問題如下：

1.怎麼通過循環產生子圖？

2.子圖的標題和座標軸怎麼設置？

3.怎麼設置，使子圖的座標使一致的？

4.圖的大小怎麼設置？

程序源代碼

https://github.com/gt11799/graph_ge_by_probability

subplot(ang), ang是個三位數（當然也可以不是）第一位是行數，第二位是列數，第三位（或者三四位）則是第幾個子圖。

比如

subplot(245)

就表示子圖分成2行4列，而現在圖繪在第5個位置（從1開始）。subplot賦給變量後，該變量也繼承了方法，於是就可以區分開各個子圖了。

 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的方法不一樣，都是set_，比如設置x軸就是set_xlable()，但是因爲圖太過於擁擠，我後來給去掉了。

把subplot(ang)的ang看作是一個整數，然後每次for循環自加就可以繪出一幅幅子圖了。

    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))

現在如果運行程序，就可以看到圖像了。但是仍然有不完美的現象。y軸的刻度起始終止並不一致，這在一定程度上限制了對比的效果。

subplot有get_ylim()方法可以得到子圖的座標軸的起始終止，然後用set_ylim()方法把其他的子圖的座標軸跟這個統一。如果這個程序要用這個方法，那麼就要把第一個子圖拿到循環外，或者需要給每一次循環的子圖對象命名成不同的變量。都太麻煩，我直接觀察了圖像，然後直接設置成固定的座標軸。

plot.set_ylim(0.001, 0.1)

（上面的plot都是subplot的實例）

然後又發現圖不夠大，發現figure()方法可以解決。

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

figure的大小就變成了18*7個區域，而每個區域的dpi是80。figure還有很多的特性，比如前景背景顏色等等。

最後就是要添加圖的標題了。注意是suptitle()，如果用tite()會被覆蓋的。

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

總結起來，整個繪圖的程序就是這樣的：

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)

生成的圖大概是這個樣子：

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github主頁：https://github.com/gt11799 

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