fig,ax=plt.subplots(2,2,figsize=(15,10))#先建立fig再建立ax设置画布大小方法 fig=plt.figure(figsize=(15,10))ax=fig.add_subplot(111)ax.scatter() 2.2 已经建立画布后指定 由于种种原因,建立画布的时候你没有制定图片的大小,需要后续设置,这个时候可以用fig.set_figheight(15)和f.set_figwidth(15)...
使用plt.subplots()函数创建了一个figure对象和一个axes对象的数组。axs[0, 0]表示第一个子图,axs[0, 1]表示第二个子图,以此类推。在每个子图上使用不同的绘图函数绘制了不同的图形,并设置了标题和坐标轴标签。最后使用plt.show()函数显示图形。实例2:使用add_subplot在给定的轴对象上绘制子图 import matplot...
在Matplotlib中,多图布局是常见的需求。本文将介绍subplot()函数、add_subplot()函数、axes()和add_axes()函数以及subplots()函数的使用方法,帮助您更好地理解和应用多图布局。
我们可以使用 pyplot 中的subplot()和subplots()方法来绘制多个子图。 subplot()方法在绘图时需要指定位置,subplots()方法可以一次生成多个,在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。 subplot subplot(nrows,ncols,index,**kwargs)subplot(pos,**kwargs)subplot(**kwargs)subplot(ax) ...
除了使用subplot()函数外,我们还可以使用subplots()函数来一次性创建多个子图。这个函数返回一个包含所有子图的数组,我们可以通过遍历该数组来对每个子图进行操作。下面是一个使用subplots()函数创建子图的示例: importmatplotlib.pyplotasplt fig,axs=plt.subplots(2,2)axs[0,0].plot([1,2,3,4],[1,4,9,16]...
通过plt的subplots方法。 1)figure对象的add_subplot方法使用说明 首先需要显示的创建一个figure对象,通过调用figure对象的add_subplot方法,来分配不同的子绘图区域。通俗的来说,就是相当于得到一个"画板对象",然后在这个画板上,分配出不同的子绘图区域,每个区域可以绘制不同的图形。
fig, ax = plt.subplots(2,2)是比较正统的画法(参数代表行列数),指定figure和axes,然后对axes单独进行操作(图表元素增加和修改)。 fig相当于是一个大的画布,ax相当于是小的子图,一个画布可以有一个或多个子图。 单个图表任何操作都是在axes对象上进行的,包括坐标轴、刻度、图例等。
Matplotlib 中add_axes, add_subplot,subplot 和subplots用法解析 | 沧海拾珠 (1989dragon.github.io) 本文作者:守护但米酒e 本文链接:https://www.cnblogs.com/xjy881/articles/15985987.html 版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议进行许可。
ax = fig.add_subplot(2, 3, 5) 这个例子中,fig表示整个画布,ax表示第5个子图(从左到右,从上到下数第5个)。同时,由于本例子只需要一个子图,因此可以使用更简单的方式创建一个子图: import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() 这样就会创建一个包含一个子图的画布,并返回对该子图的引用...
fig.subplots_adjust(wspace=0.5,hspace=0.5) 右图是加了subplots_adjust的对比效果图: 更多细节及代码实例可参考: matplotlib.org/api/_as_ 2. 代码实例: #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure('subplot demo') # 图...