如何更改子图排列顺序？如何实现垂直排列布局？

Matplotlib默认的子图排列是行优先（向右再向下），要实现你需要的列优先（向下再向右）布局，有两种简单可行的方法：

方法1：手动生成列优先的子图索引 #

subplot(nrows, ncols, index)的索引从1开始，要实现列优先排列，只需要按「先遍历列，再遍历行」的逻辑生成索引序列。

以3行2列为例，索引顺序是[1,4,2,5,3,6]，通用的代码实现如下：

import matplotlib.pyplot as plt

nrows = 3
ncols = 2

# 生成列优先的索引列表
col_first_indices = []
for col in range(ncols):
    for row in range(nrows):
        # 计算索引：行号 + 列号*行数 + 1（subplot索引从1开始）
        idx = row + col * nrows + 1
        col_first_indices.append(idx)

# 逐个创建子图并标记序号
for idx in col_first_indices:
    ax = plt.subplot(nrows, ncols, idx)
    ax.text(0.5, 0.5, str(idx), ha='center', va='center', fontsize=16)

plt.tight_layout()
plt.show()

方法2：使用GridSpec指定排列顺序 #

如果需要更灵活的布局控制，matplotlib.gridspec.GridSpec支持直接设置排列顺序，通过order='F'参数即可启用列优先（Fortran顺序），默认的order='C'是行优先（C语言顺序）。

代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

nrows = 3
ncols = 2

# 创建列优先的GridSpec
gs = GridSpec(nrows, ncols, figure=plt.figure(), order='F')

# 遍历所有子图位置
for i in range(nrows * ncols):
    ax = plt.subplot(gs[i])
    ax.text(0.5, 0.5, str(i+1), ha='center', va='center', fontsize=16)

plt.tight_layout()
plt.show()

这两种方法都可以适配任意行数和列数的场景，只需要修改nrows和ncols的值即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者challote