fig,ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=2) 因为这里有两个画图区域,所以ax对应的是一个列表,存储了两个Axes对象。 然后分别控制左边和右边的绘图区域进行绘图 fig,ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=2) ax[0].plot([1,2,3],[4,5,6]) ax[1].scatter([1,2,3],[4,5,6]) 其实到这里了也会发...
基本上,plt是matplotlib的一个常见别名。pyplot被大多数人使用。当我们使用plt(比如plt.line(…))绘制一些东西时,我们隐式地创建了一个图形实例和图形对象内部的坐标轴。当我们只想画一个图的时候,这是非常方便的。 但是,我们可以显式地调用plt .subplot()来获得Figure对象和Axes对象,以便对它们执行更多的操作。当...
在本文中,我不会教您使用Matplotlib绘制任何特定图表,但会尝试解释有关Matplotlib的基本但重要的内容——人们通常使用的“plt”和“ax”是什么。 概念 注意,当我说“plt”时,它并不存在于Matplotlib库中。它之所以被称为“plt”,是因为大多数Python程序员喜欢导入Matplotlib并创建一个名为“plt”的别名,我相信您应该...
第二种方式同时生成了Figure和axes两个对象，然后用ax对象在其区域内进行绘图 如果从面向对象编程（对理解Matplotlib绘图很重要）的角度来看，显然第二种方式更加易于解释，生成的fig和ax分别对画布Figure和绘图区域Axes进行控制，第一种方式反而显得不是很直观，如果涉及到子图零部件的设置，用第一种绘图方式会很难受。...
如果你也是一位调包侠,那在跑别人matplotlib代码时应该会有个疑惑,为什么会有plt.***和ax.***这2种画法,而回答这个问题,就得查matplotlib的官方文档,看看它是怎么设计的。 官方对这2种用法的说明: Matplotlib has two major application interfaces, or styles of using the library: ...
可以看到,不论是用plt.plot()还是ax.plot(),结果都是一样的 那区别在哪里? 从第一种方式的代码来看,先生成了一个Figure画布,然后在这个画布上隐式生成一个画图区域进行画图。 第二种方式同时生成了Figure和axes两个对象,然后用ax对象在其区域内进行绘图 ...
在Matplotlib中,plt, fig和ax是三个非常重要的对象,它们各自有着不同的用途和功能。理解它们之间的区别和联系,能够帮助你更好地使用Matplotlib进行数据可视化。 plt对象:plt对象通常指的是pyplot模块,它提供了类似于MATLAB的绘图语法。在Matplotlib中,plt对象是最常用的对象之一,它提供了许多绘图相关的函数和方法。你可...
在本文中,我不会教您使用Matplotlib绘制任何特定图表,但会尝试解释有关Matplotlib的基本但重要的内容——人们通常使用的“plt”和“ax”是什么。 概念 注意,当我说“plt”时,它并不存在于Matplotlib库中。它之所以被称为“plt”,是因为大多数Python程序员喜欢导入Matplotlib并创建一个名为“plt”的别名,我相信您应该...
ax=fig.add_subplot(1,1,1) # 前两个参数代表子图的行数和列数,第三个参数表示代表第1个子图 以上便是对fig,ax=plt.subplots()的详细分解。 2 add_subplot()与subplots() 2.1 add_subplot() 这两者的主要区别是前者返回一个对象,后者可以返回一个对象数组即多个对象,具体参见下方示例。
plt.show()#ax.plot()fig,ax=plt.subplots() ax.plot(x,y) plt.show() 结果是一样的,区别在于: (1)plt.plot()先生成一个figure画布,然后在这个画布上隐式生成的画图区域上画图 (2)ax.plot()同时生成了fig和ax对象,然后用ax对象在其区域上画图,推荐使用该方式...