上面的第一个示例是采用figure.add_axes来进行设置,第二个示例是采用colorbar().ax.set_position属性函数来进行设置。 matplotlib.axes.Axes.set_position Axes.set_position(pos, which='both')[source] Set the Axes position. Axes have two position attributes. The 'original' position is the position allo...
fig=plt.figure(figsize=[9,6],dpi=90)# 获得figure对象ax1=fig.add_axes([0.2,0.5,0.2,0.3],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...
在Matplotlib中,可以使用多种方法创建axes对象。最常见的方法是在创建figure对象时直接创建axes对象,或者使用subplots函数创建。 直接在创建figure时创建axes对象 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) 其中,left、bottom、width和height是可选参数...
创建figure 中的 figure 。 2.逐个添加 逐个添加 axes ,是 matplotlib 最初的工作方式。 ① add_axes fig.add_axes([x, y, width, height])在指定的位置添加 axes ,需要指定 axes 左下角的坐标位置,宽度高度。 ② subplot 或 figure.add_subplot 在figure 上添加单个 axes ,使用基于1的索引(继承自Matlab...
figure.add_axes()方法的作用是将一个axes添加到figure中,这一方法可以传入一个已创建好的axes作为第一个参数,add_axes会将传入的axes添加到figure中,但这种情况使用不多。在大多数情况下,我们会如同上述在plt.axes()方法中那样传递一个tuple参数(left, botton, width, height)作为第一个位置参数。同样,如果在相...
这段代码使用Matplotlib库创建了一个新的图形(Figure对象),然后在图形上添加了一个子图(Axes对象),子图的位置和大小通过add_axes([left, bottom, width, height])方法进行设置。 接着,通过get_dpi()方法获取当前图形的DPI(每英寸点数),并打印出来。
Figure对象提供的add_axes()和add_subplot()是常见的实现子图布局方法。add_axes可以实现任意的布局,但是具体的axes放置位置需要手动计算,这在少数axes的时候还可以,但是axes变多后手动计算位置也就变多了,还都是0-1之间的小数(令人头大)。add_subplot则提供了等宽或等高的网格,能够生成的布局比较局限。本文记录了...
Matplotlib 定义了一个 axes 类(轴域类),该类的对象被称为 axes 对象(即轴域对象),它指定了一个有数值范围限制的绘图区域。在一个给定的画布(figure)中可以包含多个 axes 对象,但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。 2D 绘图区域(axes)包含两个轴(axis)对象;如果是 3D 绘图区域,则包含三个。
Matplotlib 定义了一个 axes 类(轴域类),该类的对象被称为 axes 对象(即轴域对象),它指定了一个有数值范围限制的绘图区域。在一个给定的画布(figure)中可以包含多个 axes 对象,但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。 2D 绘图区域(axes)包含两个轴(axis)对象;如果是 3D 绘图区域,则包含三个。
接触了很久的matplotlib,其实对figure,axes,axis的理解比较模糊 这张图经常见到,来自matplotlib.org image.png 这里总结个人心得,仅供参考。 1.fig 画画的前提是需要一个画板,那么plt.figure则是建立一张画板fig,以后所有的操作都是在这个fig上进行。建立的时候可以设置图片的大小figsize, 和分辨率dpi ...