importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个图和两个子图fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2)ax1.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])ax1.set_title("First Subplot - how2matplotlib.com")ax2.plot([1,2,3,4,5],[25,16,9,4,1])ax2.set_title("Second Subplot - how2matplotlib.com")plt.sh...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个 2x3 的子图网格,共享 y 轴fig,axes=plt.subplots(2,3,figsize=(12,8),sharey=True)# 遍历所有子图并添加一些文本fori,axinenumerate(axes.flat):ax.text(0.5,0.5,f'Subplot{i+1}- how2matplotlib.com',ha='center',va='center')ax.set_title(f'Title{i+1...
import matplotlib.pyplot as plt num_rows = 2 num_cols = 2 titles = ['Subplot 1', 'Subplot 2', 'Subplot 3', 'Subplot 4'] fig, axes = plt.subplots(nrows=num_rows, ncols=num_cols) for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.set_title(titles[i]) plt.show() 这样就可以使用for...
fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title('A single plot') 1. 2. 3. 二、单个方向堆叠子图 堆叠子图就需要用到额外的可选参数,分别是子图的行和列数,如果你只传递一个数字,默认列数为1,行堆叠。 比如: fig, axs = plt.subplots(2) fig.suptitle('Vertically stacked subplots') ...
subplots(1, 1, figsize=(16, 9), dpi=80) ax1.plot(x, y1, color='tab:red') # Plot Line2 (Right Y Axis) ax2 = ax1.twinx() # instantiate a second axes that shares the same x-axis ax2.plot(x, y2, color='tab:blue') # Decorations # ax1 (left Y axis) ax1.set_xlabel(...
ax:matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot,的基本操作 ax.set_xticks([]), ax_set_yticks([]):关闭坐标刻度 ax.axis('off'):关闭坐标轴 ax.set_title():设置标题 1. subplots fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(8,4))ax[0].plot(...)ax[0].set_xlabel(...)ax[0].set_title(...
title("y = x**5") plt.figure(1) # back to figure 1, current subplot is 212 (bottom) plt.plot(x, -x ** 3, "r:") plt.show() def plotting_explicit(): """ 显式绘图 """ x = np.linspace(-2, 2, 200) fig1, (ax_top, ax_bottom) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)...
n_cols=2fig,axes=plt.subplots(n_rows,n_cols) forrow_numinrange(n_rows): forcol_numinrange(n_cols): ax=axes[row_num][col_num] ax.plot(np.random.rand(20)) ax.set_title(f'Plot ({row_num+1}, {col_num+1})')fig.suptitle('Main title') ...
plt.subplots调用后将会产生一个图表(Figure)和默认网格(Grid),与此同时提供一个合理的控制策略布局子绘图。 一、只有子图的绘制 如果没有提供参数给subplots将会返回: Figure一个Axes对象 例子: fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title('A single plot') ...
fig, ax = plt.subplots ax.plot(x, np.sin(x),'-b', label='Sine') ax.plot(x, np.cos(x),'--r', label='Cosine') ax.axis('equal') leg = ax.legend; 但除此之外还有很多能自定义图例的方法。例如,我们可以指定图例位置并且去除边框: ...