在Matplotlib中,axes()函数及其类函数是用于创建和操作图表的重要工具。同时,subplot()、subplots()和subplot2grid()函数也是常用的子图创建函数。1. axes()函数及其类函数axes()函数用于创建一个坐标轴对象,该对象表示图表中的一个区域,可以用于绘制各种图形。该函数可以接受多种参数,包括数据轴
suptitle('No axes on this figure') # 添加标题以便我们辨别 fig, ax_lst = plt.subplots(2, 2) # 创建一个以 axes 为单位的 2x2 网格的 figure plt.show() 根据运行结果图,我们不难看出。左图的 Figure1 中没有 axes,右图的 Figure2 中有 4 个 axes。因此,我们可以将 Axes 理解为面板,而面板是...
axes:`~.axes.Axes`的子类`.axes.SubplotBase`(或`~.axes.Axes`的子类)子图的坐标轴。 返回的轴基类取决于使用的投影。 如果是直线投影,它是`~.axes.Axes`; 如果投影为polar则返回`.projections.polar.PolarAxes` 。 然后返回的轴是基类的子图子类。 (4) Call signatures:如何调用: add_subplot(nrows,...
fig= plt.figure()#an empty figure with no axesfig.suptitle('No axes on this figure')#Add a title so we know which it isfig, ax_lst= plt.subplots(2, 2)#a figure with a 2x2 grid of Axesplt.show() Axes(轴域): 所谓的“图”,它的区域是图像和数据的作用域。一个给定的图形可以包含...
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplotobjectat0x7fb626181860>, <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplotobjectat0x7fb6260fd4e0>]], dtype =object) 这是非常实用的,因为可以轻松地对axes数组进行索引,就好像是一个二维数组一样,例如axes[0,1]。你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。
04.08-Multiple-Subplots.ipynb %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') import numpy as np 创建坐标轴的最基本方法是使用 plt.axes 函数。 如前所述,默认情况下,该函数会创建一个填充整个图形的标准坐标轴对象。 plt.axes([0.65, 0.65, 0.2, 0.2]) `plt.axes`...
fig = plt.figure()#an empty figure with no axesfig.suptitle('No axes on this figure')#Add a title so we know which it isfig, ax_lst= plt.subplots(2, 2)#a figure with a 2x2 grid of Axes 1. 2. 3. 4. 3.绘图函数的输入类型 ...
接下来是代码部分。我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。
Figure代表一个绘制面板,其中可以包涵多个Axes(即多个图表)。 fig = plt.figure() # an empty figure with no axes ax = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.7, 0.3]) #或者采用一下方式 fig, ax_lst = plt.subplots(2, 2) # a figure with a 2x2 grid of Axes ...
colors = colors[::-1] cell_text.reverse() # Add a table at the bottom of the axes the_table = plt.table(cellText=cell_text, rowLabels=rows, rowColours=colors, colLabels=columns, loc='bottom') # Adjust layout to make room for the table: plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2)...