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...
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...
plt.subplots() 可以一次性创建 Figure 对象和多个 Axes 对象,返回一个 Figure 对象和一个 Axes 对象数组。 获取当前 Axes: ax = plt.gca() (Get Current Axes)。 在Axes 上绘图: ax.plot(), ax.scatter(), ax.bar(), 等等。 Figure 和 Axes 的关系: 一个Figure 可以包含一个或多个 Axes。 Axes...
plt.ylim() → ax.set_ylim() plt.title() → ax.set_title() 在面向对象接口中,与其逐个调用上面的方法来设置属性,更常见的使用ax.set()方法来一次性设置所有的属性: ax = plt.axes() ax.plot(x, np.sin(x)) ax.set(xlim=(0,10), ylim=...
b')# 蓝色虚线和圆形标记plt.title('Custom Line Style and Marker')plt.show()使用子图（Subplots）...
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') ...
x=range(0,5)y1=[2,5,7,8,10]y2=[3,6,8,9,11]fig,ax=plt.subplots()lines=[Line2D(x,y1),Line2D(x,y2,color='orange')]# 显式创建Line2D对象forlineinlines:ax.add_line(line)# 使用add_line方法将创建的Line2D添加到子图中 ax.set_xlim(0,4)ax.set_ylim(2,11);plt.show() ...
# 读取数字0-5的手写图像,然后使用Matplotlib展示头64张缩略图 from sklearn.datasetsimportload_digits digits=load_digits(n_class=6)fig,ax=plt.subplots(8,8,figsize=(6,6))fori,axiinenumerate(ax.flat):axi.imshow(digits.images[i],cmap='binary')axi.set(xticks=[],yticks=[]) ...
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(...
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') ...