0.5,0.2,0.3],ylim=(-1.2,1.2))# 左边20% 底部50% 宽20% 高30%ax2=fig.add_axes([0.1,0.05,0.8,0.4],ylim=(-1.2,1.2))# 左边10% 底部5% 宽80% 高40%x=np.linspace(0,10)ax1.plot(np.sin(x),'r')ax2.plot(np.cos(x),'--')ax1.grid()# ax1 添加网格plt.show()...
在创建Figure对象之后,可以使用该对象的add_axes()方法创建一个或多个Axes对象。这个方法接受一个四元组参数,用于指定坐标轴的位置和大小。例如,fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])将在Figure的左下角创建一个占据0.8x0.8面积的坐标轴。三、Figure和Axes的关系Figure和Axes的关系可以理解为一张纸和这张纸上的...
im = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, norm=norm) # 创建一个新的子轴对象,并设置其位置和大小 cax = fig.add_axes([0.85, 0.1, 0.07, 0.6]) # x, y, width, height # 添加颜色条到子轴对象中 cbar = plt.colorbar(mappable=im, cax=cax) # 更新图像显示 plt.show() 这样就能够将颜色条放置...
ax=axisartist.Subplot(fig,111)# 将绘图区对象添加到画布中 fig.add_axes(ax)## 引入 axisartist 会再次造成乱码,可以通过annotate解决 plt.annotate('X轴',xy=(max(num_x),0),xycoords='data',xytext=(0,5),textcoords='offset points',fontsize=16,fontproperties='SimHei')plt.annotate('Y轴',xy=...
axes=fig.subplots() 此时得到的axes是就是一个AxesSubplot对象。 如果大家观察仔细,会看到里面有3个值,它们确定了subplot在figure中的位置。可以通过下图感受到: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig=plt.figure()fig.set_facecolor("green")axis=fig.subplots()plt.show() ...
ax=fig.add_axes([0,0,1,1]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 图像如下: 接下来我们加上frame_on参数。代码如下: importmatplotlib.pyplotasplt fig=plt.figure() ax=fig.add_axes([0,0,1,1],frame_on=False) plt.show() ...
data 坐标系就是 axes 上的xy坐标系,数学上的x轴y轴,显示范围应该是 xlim 和 ylim ,transformation object 为 ax.transData ,为默认值。 fig = plt.figure(figsize=(9,6), edgecolor='black', linewidth=5) ax = fig.add_axes([0.2,0.2,0.5,0.5]) ...
Y2,len(X))fig=plt.figure(figsize=(7.5,7.5))ax=fig.add_axes([0.2,0.17,0.68,0.7],...
ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) #使用简写的形式color/标记符/线型 l1 = ax.plot(x1,y,'ys-') l2 = ax.plot(x2,y,'go--') ax.legend(labels = ('tv', 'Smartphone'), loc = 'lower right') # legend placed at lower right ...
matplotlib中axes和figure的作用 Axes类 用法: classmatplotlib.axes.Axes(fig, rect, facecolor=None, frameon=True, sharex=None, sharey=None, label='', xscale=None, yscale=None, box_aspect=None, **kwargs)[source] Axes包含大多数图形元素:’轴‘,’刻度‘,”文本“,’多边形‘,并设置坐标系统。