ax或Axes对象代表图形中的单个绘图区域，包括坐标轴、刻度线、图例等。当你调用plt.subplots()或fig.ad...
Y2,len(X))fig=plt.figure(figsize=(7.5,7.5))ax=fig.add_axes([0.2,0.17,0.68,0.7],...
通过最终呈现效果可以发现,后添加的ax2挡在了ax1的上方,相信通过上方的3个示例对fig.add_subplot方法会有清晰的认识。 2.2 subplots() 示例1:单行或单列 x1=[1,2,3,4,5]y1=[3,1,4,5,2]x2=[1,2,3,4,5]y2=[3,1,4,5,2]fig=plt.figure(figsize=(5,4))axes=fig.subplots(2,1) #将原有...
也可以通过fig.add_subplot(2, 2, 1)的方式生成Axes,前面两个参数确定了面板的划分,例如 2, 2会将整个面板划分成 2 * 2 的方格,第三个参数取值范围是 [1, 2*2] 表示第几个Axes。如下面的例子: fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(221) ax2 = fig.add_subplot(222) ax3 = fig.add_s...
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) #在Axes对象上绘制一条线 ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) # 显示图表 plt.show() 在上面的代码中,我们首先创建了一个Figure对象,然后在其中添加了一个Axes对象。接着,我们在Axes对象上调用plot()函数来绘制一条线。最后,我们使用show()函数来显示图表...
matplotlib的名词定于对于非英语母语的人来说实在是太不友好了。尤其是axes。仰天长啸。 从官方借了个图 Figure fig = plt.figure(): 可以解释为画布。 画图的第一件事,就是创建一个画布figure,然后在这个画布上加各种元素。 Axes ax = fig.add_subplot(1,1,1): 不想定义,没法定义,就叫他axes!
fig, ax =plt.subplots() ax.plot(A,B) 名词解释 in matplotlib Figurefig = plt.figure(): 可以解释为画布。 画图的第一件事,就是创建一个画布figure,然后在这个画布上加各种元素。 Axesax = fig.add_subplot(1,1,1): 不想定义,没法定义,就叫他axes!
我们可以使用fig.add_subplot()方法来创建Axes对象,并指定子图的行数、列数以及子图的索引位置。以下示例创建了一个2x2的子图,其中第一个子图位于位置(1, 1),第二个子图位于位置(1, 2),依此类推: python ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) 步骤4:绘制数据 现在...
fig, ax = plt.subplots(1,1),创建一个figure和它包含的axes。 ax.plot(...)就可以在ax上做图了。 也可以使用plt.plot(...)做图,这个是简写,plot的对象就是当前的axes。这是如果还没有axes和figure则会先创建。 做图顺序:1.先创建fig,2.使用add_subplot创建axes,3.在axes里面做图即可。
figure，如同画布，承载着你的创作；add_subplot()则是构建axes，也就是你图中的每一个独特视角。理解这些基本概念，就像建筑师理解砖石和框架，是持久发展的基石。学习matplotlib需要一个清晰的路径：首先，导入所需的库，通过fig, ax = plt.subplots()创建你的画布，并设定合适的尺寸。然后，用ax....