绘制多个子图时，经常用到的函数是fig.add_subplot。以特定格式创建子图网格，关键在于理解该函数的参数含义。举个例子，导入matplotlib.pyplot模块后，使用plt.figure()创建了一个画布。接着，通过fig.add_subplot(121)向画布添加了第一个子图。这里的参数121意味着网格大小为1行2列，当前子图是第一幅...
plt.subplot2grid(shape, location, rowspan/colspan) 该函数的第1 个参数shape 规定了的网格的行数和列数,第2 个参数location 决定了子图在网格内的行号和列号(或者可以说是子图的起点),第3 个参数为rowspan 或colspan(也就是向下,或者向下伸展多长) 我以下面这个为例子 plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2...
fig.add_subplot(num_rows,num_cols,plot_num) 其中,num_rows表示子图布局的行数,num_cols表示子图布局的列数,plot_num表示当前子图的位置编号。通过这三个参数的设置,我们可以实现各种不同的子图布局。 3. 参数详解 3.1 num_rows和num_cols num_rows和num_cols决定了子图布局的行数和列数。例如,如果将num_...
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figure,axes,axis, add_subplot,subplotfigure包括axesfigure是画板,axes是画板上的子图figure使用add_subplot,pyplot使用的是subplot生成一个figure,figure里面再包含多个axes, axes本质上是一个数组pyplot有两个函数figure(figsize=指定画板大小)和 Python Matplotlib add_subplot 和 subplots_adjust详解及代码详细说明 配图...
ax是类matplotlib.axes.Axes的实例,axs是类Axes实例的集合。 以上就是今天和大家分享的内容,希望对大家有所帮助。 下一期将继续刨根问底,弄清楚plt.figure() ,plt.subplots() ,plt.subplot() ,fig.subplots() ,fig.add_subplot() 的区别。 顺手点个赞,是一种美德。编辑...
ax = fig.add_subplot(111) 1. 2. 恩,这样看好像不太好解释,不如看个小demo如下所示: import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 20] fig = plt.figure() fig.add_subplot(111) plt.scatter(x, y) ...
有时我会遇到这样的代码: {代码...} 哪个产生: 我一直在疯狂地阅读文档,但找不到 111 的解释。有时我会看到一个 212 。 fig.add_subplot() 的参数是什么意思? 原文由 pleasedontbelong 发布,翻译遵循 CC BY-...
python fig.add_subplot 标签位置 使用Matplotlib中的fig.add_subplot()创建子图时,可以使用set_title()方法来设置子图的标题,以及set_xlabel()和set_ylabel()方法来设置X轴和Y轴的标签位置。以下是如何在不同位置设置子图的标题、X轴和Y轴标签的示例代码:...
看不懂这个代码 # 选取其前三个特征绘制三维散点图 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')