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...
参数一:1,子图总行数 参数二:1,子图总列数 参数三:1,子图位置 参数111的意思是:将画布分割成1行1列,图像画在从左到右从上到下的第1块。当只想画一张图时就使用111。 当参数大于等于10时,表示方法如下: add_subplot(3,4,11) 将画布分割成3行4列,图像画在从左到右从上到下的第11块。
对于上面的fig.add_subplot(111)就是添加Axes的,参数的解释的在画板的第1行第1列的第一个位置生成一个Axes对象来准备作画。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Ax...
fig.add_subplot函数 下列代码创建的子图网格大小是? import matplotlib.pyplotas plt fig = plt.figure() 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() ...
我们经常使用子图来比较数据。 这意味着我们希望尺度具有可比性。 此函数遍历子图并找到具有最大缩放比例的子图。 然后将此比例应用于其他每个子图。 语法类似于子图: 对于i=1:6 子图(2,3,i); 情节(randint(3)); 结尾makeSubplotScalesEqual(2,3, [1:6] ) ...
FigureBase类有一系列的方法来向Figure和SubFigure对象中填加图形元素,目前,最常见情形时填加各种形状的Axes(add_axes,add_subplot,dubplots,subplot_mosaic)和子图(subfigures),Colorbars从Figure一级填加到Axes或Axes组中,也可以有一个图形级别的legend(图例)。其他的图形元素包括figure-wide labels(suptitle,supxlabe...
(20, 12)) # 添加第一幅子图 ax1 = fig.add_subplot(221, projection=ccrs.PlateCarree())...(im1, orientation='vertical') # 添加第二幅子图 ax2 = fig.add_subplot(222, projection=ccrs.PlateCarree()) ax2...metava好处在于便利,但需要注意其函数内部要素的排列比较严格,如报错时使用help(函数名...
这样的绘图过程,在Python上叫作subplot,在NCL上叫作panel。...而下面代码中的fig则是利用plt绘图包里的figure函数创建的一个空白画布,ax则是这张画布中的一个子图。...只不过fig.add_subplot(1,1,1)表示的是这个名为fig的空白画布中,总共有1行,1列,ax为其第1个子图。...比如我们上面对各个子图的标题...
(1)add_subplot新增子图 add_subplot的参数与subplots的相似 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 100) #新建figure对象 fig=plt.figure() #新建子图1 ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax1.plot(x, x) #新建子图3 ...
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