fig.add_subplot(111) plt.scatter(x, y) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 运行结果如下所示: 然后我们修改函数里面的参数将111改为221 可以看到图片里面的画布位置移动了而且画布大小也相应变小了。 所以我来解释下这个参数是什么意思,比如221,指的就是将这块画布分为2×2,然后1对应的就是1...
float,子图之间预留空间的高度大小,用平均axis轴线高度的分数表示。 下面是默认的rcParams[“figure.subplot.*”],单位是figure的分数。 'figure.subplot.bottom': 0.11, 'figure.subplot.hspace': 0.2, 'figure.subplot.left': 0.125, 'figure.subplot.right': 0.9, 'figure.subplot.top': 0.88, 'figure.subplo...
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，当前子图是第一幅图。接着，再通过fig.add_subplot(122)添加了第二个子图，参数122表示网格大小依旧是1行2列，当前子图是第...
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_...
法1:利用fig.add_subplot ax1 = fig.add_subplot(221)#2行2列左上角 ax2 = fig.add_subplot(222)#2行2列右上角 ax3 = fig.add_subplot(223)#2行2列左下角 ax4 = fig.add_subplot(224)#2行2列右下角 法2, 利用fig.add_axes自定义位置 ...
fig= plt.figure()ax= fig.add_subplot(1,1,1) fig, ax = plt.subplots(1,3),其中参数1和3分别代表子图的行数和列数,一共有 1x3 个子图像。函数返回一个figure图像和子图ax的array列表。 fig, ax = plt.subplots(1,3,1),最后一个参数1代表第一个子图。
fig.add_plot(a,b,c) a,b代表你会把这张画布分成a行b列,而c代表你把这个图放的位置对应的数字,可以参考书上的例子 如subplot(222),意味着把图分成四行四列,然后放在从上到下,从左到右第二个的位子 image-20230820231209141 subplots()(重要)
fig = plt.figure() fig.add_subplot(111) plt.scatter(x, y) plt.show() 找了很多文档, 基本都是粘贴复制,没几个明确指出的,总结了一下: 这些是作为单个整数编码的子绘图网格参数。例如,“111”表示“1×1网格,第一子图”,“234”表示“2×3网格,第四子图”。
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] fig = plt.figure() fig.add_subplot(111) plt.scatter(x, y) plt.show() 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...
ax = fig.add_subplot(121) ax.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25]) bx = fig.add_subplot(122) bx.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25]) plt.show() A选项:1*2 B选项:2*1 C选项:2*2 D选项:1*1 ...