matplotlib中的黑魔法:constrained和tight layout >>>plt.scatter(x=np.random.randn(10),y=np.random.randn(10),s=40*np.arange(10),c=np.random.randn(10))>>>.title'title',fontsize=60)>>>plt.xlabel('xlabel',fontsize=30)>>>plt.ylabel('ylabel',fontsize=30)>>>plt.show() 输出结果如下 ...
fig,((ax1,ax2),(ax3,ax4))=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,facecolor='yellowgreen');basic_plot(ax1);ax1.set_facecolor('silver')basic_plot(ax2);basic_plot(ax3);basic_plot(ax4);plt.tight_layout(pad=5.0,h_pad=1.5,w_pad=1.5); 二、constrained_layout 自动调整参数可以使用constrained_layout...
plt.tight_layout()函数的作用 plt.tight_layout()函数会根据当前图形的子图数量和位置,自动调整子图的参数,包括子图之间的间距、子图与图形边缘的间距等。这样可以确保子图之间不会重叠,并且尽可能利用整个图形窗口的空间。 如何使用plt.tight_layout() 使用plt.tight_layout()函数非常简单,只需在绘制完所有子图后调...
tight_layout布局: 代码: import matplotlib.pyplot as plt # fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8), constrained_layout=True) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) for ax in axs.flat: ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]) ax.set_title("How2matplotlib...
('X-axis')ax1.set_ylabel('Y-axis')ax1.grid(True,axis='x')ax1.legend()ax2.plot(x,y,label='y = e^x')ax2.set_title('Y-axis grid only - how2matplotlib.com')ax2.set_xlabel('X-axis')ax2.set_ylabel('Y-axis')ax2.grid(True,axis='y')ax2.legend()plt.tight_layout()plt...
这个示例创建了一个包含两个子图的图形。subplots()函数的参数(1, 2)表示创建1行2列的子图布局。我们使用ax1和ax2分别在两个子图中绘制直方图。tight_layout()函数自动调整子图之间的间距。 3. 美化和自定义直方图 现在我们已经掌握了基本的绘图方法,让我们来探讨一些美化和自定义直方图的技巧。
问matplotlib 3:用tight_layout绘制三维散点图ENimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
plt.tight_layout() 当绘制多个子图时,每个图的 ticklabels 可能会和其它图出现重叠 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.close('all')fig,((ax1,ax2),(ax3,ax4))=plt.subplots(nrows=2,ncols=2)example_plot(ax1)example_plot(ax2)example_plot(ax3)example_plot(ax4)plt.show() ...
2.tight_layout()函数 3.Matplotlib grid()设置网格格式 4.fill_between()函数 5.add_subplot 6.plot_surface 示例 7.FuncAnimation 示例 设置x轴为时间刻度 热力图 四、Seaborn 1.set 常用函数 3.seaborn.scatterplot 参考 github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning 公众号:数学建模与人工智能 三...
plt.plot(range(12)) #创建带有黄色背景的第二个子图 plt.subplot(212, facecolor='y') plt.plot(range(12)) 上述代码运行结果,如下图所示: 如果不想覆盖之前的图,需要使用add_subplot() 函数,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ...