在上面的示例代码中,我们首先创建了一个figure对象。然后使用add_subplot()方法添加了两个子图,一个用于绘制sin(x)函数,另一个用于绘制cos(x)函数。每个子图都有自己的坐标轴对象(ax1和ax2),可以使用这些对象进行绘图、设置标题等操作。最后,使用plt.show()方法显示整个figure对象。需要注意的是,add_subplot()返回...
matplotlib add_subplot 参数概述与实例演示 一、matplotlib库简介 二、add_subplot函数的作用与参数简介 1.作用 2.常用参数 a.subplot(n, n) b.subplot(n, 1) c.subplot(1, n) d.subplot(m, n, sharex=True, sharey=True) 三、实例演示 1.简单的折线图 2.添加多个子图 3.共享x轴和y轴的子图 4....
plt.subplot(2,2,4) plt.plot(x,y) plt.title("plot 4") plt.suptitle("RUNOOB subplot Test") plt.show() 显示结果如下: subplots() subplots() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1,ncols=1,*,sharex=False,sharey=False,squeeze=True,subplot_kw=None,gridspec_kw=None,**fig_...
fig.add_subplot(2, 2, 3) add_subplot也可以接受一些额外的关键字参数来定制子图,例如sharex和sharey`,分别用于共享x轴和y轴。还有一些其他参数可以用于设置子图的尺寸、标题等。 如果你需要更复杂的功能,如添加网格、调整网格大小等,你可能需要使用 GridSpec 类。这是一个更高级的功能,可以提供更多的控制权。
(322, frameon=False) # row = 3, col = 2, index = 2 # add a polar subplot ax3 = fig.add_subplot(323, projection='polar') # row = 3, col = 2, index = 3 # add a red subplot that share the x-axis with ax1 ax4 = fig.add_subplot(324, sharex=ax1, facecolor='red') # ...
一、fig,ax = subplots(nrows,ncols,sharex,sharey,squeeze,subplot_kw,gridspec_kw,**fig_kw) 创建画布和子图 nrows和ncols表示将画布分割成几行几列 例:nrows = 2,ncols = 2表示将画布分割为2行2列,并起始值都为0,当调用画布中的坐标轴时,ax[0,0]表示调用坐上角的,ax[1,1]表示调用右下角的;...
1. 共享坐标轴 当你通过pyplot.subplot()、pyplot.axes()函数或者Figure.add_subplot()、Figure.add_axes()方法创建一个Axes时,你可以通过sharex关键字参数传入另一个Axes表示共享X轴;或者通过sharey关键字参数传入另一个A
sharex/sharey:是否共享x/y轴的属性; squeeze:默认True; subplot_kw:带有关键字的字典,该关键字传递给用于创建每个子图的add_subplot调用; gridspec_kw:带有关键字的字典,该关键字传递给用于创建每个子图网格的GridSpec函数; 4.1.2 plt.subplot plt.subplot(nrows, ncols, index, projection, **kwargs) ...
matplotlib 中可以做多图合并的函数有 add_subplot 、 subplot 、subplot2grid, 想要画跨行或跨列图时用 subplot2grid 很方便,如果是每个图都均分则推荐用add_subplot 或 subplot 设置显示中文: AI检测代码解析 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一(替换sans-serif字体) ...
ax=fig.add_subplot(gs[2,1]) ax2=fig.add_subplot(gs[2,0], sharey=ax) ax3=fig.add_subplot(gs[1,0]) ax4=fig.add_subplot(gs[1,1], sharex=ax, sharey=ax3) ax5=fig.add_subplot(gs[0,1], sharex=ax) dates = pd.date_range("2020-01-01","2020-01-10 23:00", freq="H"...