subplots() xy1 = np.array([0.2,0.2]) xy2 = np.array([0.2,0.8]) xy3 = np.array([0.8,0.2]) xy4 = np.array([0.8,0.8]) circle = mpatches.Circle(xy1,0.05) #xy1 圆心 rect = mpatches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r') #xy2 左下角对应的点 polygen = mpatches.RegularPolygon...
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...
plt.subplots(2,2,sharex='col') # 共享 y 轴 plt.subplots(2,2,sharey='row') # 共享 x 轴和 y 轴 plt.subplots(2,2,sharex='all',sharey='all') # 这个也是共享 x 轴和 y 轴 plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) # 创建标识为 10 的图,已经存在的则删除 fig,ax=plt.subplot...
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。
在这个例子中,最后一个子图跨越了底部的三个位置。 3.2 使用add_subplot()方法 除了pyplot.subplot()函数,我们还可以使用Figure对象的add_subplot()方法来创建子图: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp fig=plt.figure(figsize=(10,6))x=np.linspace(0...
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()# Generate a grid of 2x2 subplots and get# axes object for 1st locationax1 = fig.add_subplot(2,2,1)ax1.set_title('First Location')# Get the axes object for subplot at 2nd # locationax2 = fig.add_subplot(2,2,2)ax2.set_title('...
有时候我们可能希望调整子图之间的间距,以便更好地展示图表。在Matplotlib中,我们可以使用subplots_adjust()函数来实现这一目的。该函数可以接受多个参数来调整子图之间的间距,例如左侧、右侧、顶部和底部的间距。下面是一个示例: importmatplotlib.pyplotasplt
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。
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() ...
subplots_adjust: subplots_adjust(self, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None) 1.说明、参数 (1) 说明:调整边距和子图的间距 (2) 参数含义(和建议的默认值)是: left = 0.125 # 图片中子图的左侧right = 0.9 # 图片中子图的右侧bottom = 0.1 # 图片中子图的底部...