ax1=fig.add_subplot(131)ax2=fig.add_subplot(132)ax3=fig.add_subplot(133) 2.子图之间画线 方法: 创建子图 在子图中填充图像 创建参数存储需要画线的点对个数; i = [点对个数] 创建for循环,将点使用ConnectionPatch连接起来;分别在子图中画出点 ...
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...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') X = [1, 1, 2, 2] Y = [3, 4, 4, 3] Z = [1, 2, 1, 1] ax.plot_trisurf(X, Y, Z) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2.plt.axes() 我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。...
angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))# 绘图fig=plt.figure()# 设置为极坐标格式ax = fig.add_subplot(111, polar=True)# 绘制折线图ax.plot(angles, values,'o-', linewidth=2)# 填充颜色ax.fill(angles, values, alpha=0.25)# 设置图标上的角度划分刻度,为每个数据点处添加标签ax.set_thetagr...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.gridspecimportGridSpecimportnumpyasnpx = np.random.rand(50)y = np.random.rand(50)fig = plt.figure()gs = GridSpec(4,4)ax_joint = fig.add_subplot(gs[1:4,0:3])ax_marg_x = fig.add_subplot(gs[0,0:3])ax_marg_y = fig.add_subplot(gs[1:4...
ax3 = fig.add_subplot(212) ax3.hist(iris.iloc[:, 3], alpha=0.3) 二、一些实用的seaborn图表 之前介绍过,seaborn是python中的另一个常用可视化库。但是在前面的例子中我们只是通过seaborn获取数据。我们这里开始介绍一些用seaborn可以一行代码就搞定的图表。
在下面的例子中，假设我想消除第一个和第二个子图之间以及第三个和第四个子图之间的所有空格，并增加第...
= 2*x + 1 plt.figure() #定义一个图像窗口 plt.plot(x, y) plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt #导⼊matlibplot库 fig = plt.figure() #声明画板对象，在这个对象上⾯画图，可传⼊参数fig = plt.figure(fig_name, figsize=)，其中fig_name为str型 ax = fig.add_subplot(221) #声明Axes对象，⾥⾯的221为Axes对象，表⽰将整个画板划分为2⾏*2列的⽅格，...
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1) # ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2) # 先绘制初始图形,每个子图包含1个正弦波和三个点的散点图 x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01) line1, = ax1.plot(x, np.sin(x)) # 正弦波 x1, y1 = randn_point() ...