如何为Matplotlib中子图的子组添加标题？

要给子图添加「单个子图标题+子组标题」的两级结构，不需要复杂的嵌套子图，直接用fig.text()添加组标题，或者用gridspec实现嵌套布局即可，以下是两种可行方案：

方法一：直接添加组标题（简单高效） #

适合子图排列规整的场景，通过fig.text()在指定位置添加组标题，配合子图自身的标题实现两级结构：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 子图标题列表
title = ["子图1标题", "子图2标题", "子图3标题", "子图4标题"]
# 模拟数据（替换为你的真实数据）
df3 = pd.DataFrame({'x': range(10), 'y': range(10)})
df12 = pd.DataFrame({'x': range(10), 'y': range(10,20)})
df5 = pd.DataFrame({'x': range(10), 'y': range(20,30)})
df6 = pd.DataFrame({'x': range(10), 'signal': range(30,40)})

# 创建1行4列的子图布局
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(16, 2.5))

# 添加组标题：根据子图位置调整x坐标，确保标题居中对应子组
fig.text(0.22, 1.02, 'A', fontsize=16, fontweight='bold', ha='center')
fig.text(0.72, 1.02, 'B', fontsize=16, fontweight='bold', ha='center')

# 绘制子图（保留你原有的逻辑）
for i, df in enumerate([df3, df12, df5, df6]):
    axes[i].set_title(title[i])
    if i != 3:
        df.plot(x='x', y='y', color='red', ax=axes[i], alpha=0.9, legend=None)
    else:
        df.plot(x='x', y='signal', color='red', ax=axes[i], alpha=0.9)
        axes[i].legend(loc="lower right", ncol=2, labels=["y"], fontsize=12)

# 调整布局避免标题重叠，保存时用bbox_inches='tight'确保组标题不被裁切
plt.tight_layout()
plt.savefig('子图组.png', bbox_inches='tight')
plt.show()

关键说明 #

• fig.text()的x坐标需要根据子图数量和分组情况微调，比如4个子图分成两组，每组两个，0.22和0.72是对应子组的中心位置；
• bbox_inches='tight'参数确保保存图片时不会裁切顶部的组标题；
• 子图自身的标题通过axes[i].set_title()设置，保持你原有逻辑即可。

方法二：嵌套子图布局（灵活适配复杂分组） #

如果需要更复杂的分组（比如不同组的子图数量不同），可以用gridspec创建嵌套的子图布局，明确划分子组：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import pandas as pd

title = ["子图1标题", "子图2标题", "子图3标题", "子图4标题"]
df3 = pd.DataFrame({'x': range(10), 'y': range(10)})
df12 = pd.DataFrame({'x': range(10), 'y': range(10,20)})
df5 = pd.DataFrame({'x': range(10), 'y': range(20,30)})
df6 = pd.DataFrame({'x': range(10), 'signal': range(30,40)})

fig = plt.figure(figsize=(16, 2.5))
# 创建1行2列的大网格，作为两个子组的容器
gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[1,1])

# 第一个子组A：包含2个子图
gs_a = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(1, 2, subplot_spec=gs[0])
axes_a = [fig.add_subplot(gs_a[0,0]), fig.add_subplot(gs_a[0,1])]
fig.text(0.25, 1.02, 'A', fontsize=16, fontweight='bold', ha='center')

# 第二个子组B：包含2个子图
gs_b = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(1, 2, subplot_spec=gs[1])
axes_b = [fig.add_subplot(gs_b[0,0]), fig.add_subplot(gs_b[0,1])]
fig.text(0.75, 1.02, 'B', fontsize=16, fontweight='bold', ha='center')

# 合并所有子图轴对象
axes = axes_a + axes_b

# 绘制子图（同原有逻辑）
for i, df in enumerate([df3, df12, df5, df6]):
    axes[i].set_title(title[i])
    if i != 3:
        df.plot(x='x', y='y', color='red', ax=axes[i], alpha=0.9, legend=None)
    else:
        df.plot(x='x', y='signal', color='red', ax=axes[i], alpha=0.9)
        axes[i].legend(loc="lower right", ncol=2, labels=["y"], fontsize=12)

plt.tight_layout()
plt.savefig('嵌套子图组.png', bbox_inches='tight')
plt.show()

关键说明 #

• gridspec.GridSpec创建大的分组容器，GridSpecFromSubplotSpec在容器内创建子图网格；
• 这种方式可以灵活调整每个子组的子图数量、比例，适合非对称的分组布局。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Philippe Maisonneuve