当然,我们可以不断调整属性的值,直到效果满意为止,但是在matplotlib中,为我们提供了更好的解决方法,通过constrained和tight layout两种布局,可以使得图形元素进行一定程度的自适应 1. constrained layout 用法如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>plt.subplots(constrained_layout=True)>>>plt.sc...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 使用constrained_layoutfig1,axs1=plt.subplots(2,2,figsize=(10,10))fig1.set_constrained_layout(True)# 使用tight_layoutfig2,axs2=plt.subplots(2,2,figsize=(10,10))fig2.tight_layout()foraxsin[axs1,axs2]:foraxinaxs.flat:x=np.linspac...
7. 使用constrained_layout参数自动调整布局 constrained_layout参数可以帮助自动调整图形元素的布局,避免重叠和裁剪问题。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(10,8),constrained_layout=True)x=np.linspace(0,10,100)foraxinaxs.flat:ax.plot(x,np.random.rand(100)...
添加constrained_layout之后 fig,((ax1,ax2),(ax3,ax4))=plt.subplots(constrained_layout=True,nrows=2,ncols=2,facecolor='yellowgreen');basic_plot(ax1);ax1.set_facecolor('silver')basic_plot(ax2);basic_plot(ax3);basic_plot(ax4);plt.show();...
constrained_layout还可以腾出空间suptitle。 图例 图例可以放置在其父轴的外部。约束布局旨在处理Axes.legend()。但是,约束布局无法处理通过Figure.legend()(尚未)创建的图例 。 但是,这将从子图布局中窃取空间: constrained_layout=True 明显看出子图缩小
constrained_layout还可以腾出空间suptitle。 图例 图例可以放置在其父轴的外部。约束布局旨在处理Axes.legend()。但是,约束布局无法处理通过Figure.legend()(尚未)创建的图例。 但是,这将从子图布局中窃取空间: constrained_layout=True 明显看出子图缩小 为了使图例或其他艺术家不会从子图布局中窃取空间,我们可以leg.se...
constrained_layout布局基本没有任何空白,图形可以直接和论文中的文字接触,tight_layout布局会留出适当的空白布局。 个人认为还是tight_layout布局会更好些,这样的图片会更适合在下面写图的说明文字,而contrained_layout留白更少,会要文字和图片接触的间隙过小。不过从我的经验来看二者的差距不大,而且这种留白的空间的大...
fig, axd = plt.subplot_mosaic(outer, constrained_layout=True) for k in axd: axd[k].text(0.5, 0.5, f'axd["{k}"]', ha='center', va='center', fontsize=16, color='darkgrey') 3.自定义宽高 subplots 和 subplots_mosaic 都允许自定义宽高,运用 gridspec_kw 参数(字典),确定分割比例(列...
fig= plt.figure(constrained_layout=True)subfigs= fig.subfigures(1,2, wspace=0.07, width_ratios=[1.5,1.]) 其中constrained_layout 表示自动排版,自动调节边距,把 label 等内容都显示出来。 上面第二行创建两个子图,1 行 2 列排列,相距 0.01,宽度比例 3:2 。
fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(8,4),constrained_layout=True) circ = np.zeros(2,dtype=object) a = 0.5 for i,f,offset in (0,'r',0.4),(1,'b',0.6): circ[i] = patches.Circle((offset,offset),0.2, fc=f, alpha=a, zorder=i+1, label=f'zorder={i+1}') ...