比Matplotlib合并子图更方便！patchworklib让我告别PS拼图...（微信文章未删减版）

前言

一、一键合并多子图？！patchworklib是真好用
二、可视化学习圈子是干什么的？
三、系统学习可视化
四、猜你喜欢

前言

今天是我的可视化课程上线的第239天，目前学员420人，每篇原创公众号都会记录这个人数，用来督促和激励我的原创内容。目前课程的主要方向是科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！

今天是我的可视化学习社群上线的第20天，目前学员124人，可视化学习社区以我的书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供课堂式教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面（双十二进群就送作者签名版纸质书籍）~~

参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

一键合并多子图？！patchworklib是真好用

有圈友向我提问，详细问题如下：

Python在可视化绘图这块虽然没有像R语言那样具有丰富的拓展工具包，但只要掌握核心的几个绘图工具包就可以完成99%的绘图任务啦！

既然有圈友提问，这边小编就给大家推荐一个非常好用Python语言中的的子图合并工具-「Patchworklib」，详细介绍如下：

Patchworklib简介

Patchworklib 是matplotlib 相关绘图（简单 matplotlib 绘图、Seaborn 绘图（轴级和图级）以及 plotnine 绘图）的通用合成器。该工具包的灵感来自 ggplot2 的 patchwork。因此，用户只需使用 / 和 | 操作符即可轻松对齐图形对象。Patchworklib比matplotib默认子图拼接方式subplot_mosaic 更直接、更灵活。

「PS」：Seaborn、Plotnine绘图对象都是可以直接拼接的。同时也支持最新版的Seaborn哦~

Patchworklib绘图案例

import patchworklib as pw
import seaborn as sns 

fmri = sns.load_dataset("fmri")
ax1 = pw.Brick(figsize=(3,2))
sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", hue="region", style="event", data=fmri, ax=ax1)
ax1.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.0), loc='upper left')
ax1.set_title("ax1")
 
titanic = sns.load_dataset("titanic")
ax2 = pw.Brick(figsize=(1,2))
sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic, ax=ax2)
ax2.move_legend(new_loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.05, 1.0))
ax2.set_title("ax2")

ax12 = ax1|ax2
ax12.savefig("ax12.png")

更多关于Patchworklib包中的 | 和 / 语法操作，读者可参考：Patchworklib官网^[1]

「PS」：更多关于Patchworklib包具体案例和其他实际使用场景，会陆续更新在我们的学习圈子中，感兴趣的读者可以和我们一起学习进步呀~~

可视化学习圈子是干什么的？

科研论文配图书籍学习圈子主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容：

直播教学，和读者零距离互动交流
及时修正勘误和定期新增绘制知识点
拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身
直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效

「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。

为何会有这个书籍学习社群？无门槛的微信群难免会鱼龙混杂，问题和质量都无法得到保证，而且一些关键问题经常被淹没，且没有沉淀价值。
随着添加我微信的人日益增多，向我提问的人也越来越多，随便回答一下就太不负责任了；不回答也不是很好；如果都仔细回答，我也有自己的工作并且确实很忙，真的有点心有余而力不足！所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验，以及给大家提供一个坚持学习的平台。

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系统学习可视化

当然，在学习数据可视化的道路上，你也有很多问题得不到解答，也可以加入我们的可视化课程(可视化系列课程推文)后，在学员群里和大家一起谈论，一起进步，或者直接向我提问。如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的阅读原文。