import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些测试数据 data = [[1, 2], [3, 4]] cmap = 'viridis' norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=5) fig, ax = plt.subplots() im = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, norm=norm) # 创建一个新的子轴对象,并设置其位置和大小 cax = fig.add_axes([0.85...
add_axes()方法需要指定子图的位置和大小,并返回一个Axes对象,该对象代表添加的子图。通过与Axes对象进行交互,我们可以设置子图的坐标轴、线条、标记等属性,以及添加标题、标签等注释信息。下面是一个使用add_axes()方法创建多子图的示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个2x2的...
matplotlib.pyplot.subplots 有两个返回值,第一个是返回一个figure :figFigure,第二个是返回一个轴域或是一组轴域 :axaxes.Axesor array of Axes 所以从返回值可以看到这两个函数在使用上的一点区别,就是Figure.subplots要先定义一个figure对象,再用这个对象来调用subpolts函数;而matplotlib.pyplot.subplots则不需...
xlim()是matplotlib.pyplot模块中的一个函数,它可以直接作用于当前的Axes对象,也就是说,你不需要指定Axes对象的名字,只需要调用xlim()函数就可以了。例如: # 导入matplotlib.pyplot模块 import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制散点图...
importmatplotlib.pyplot as plt y=[1,4,9,16,25,36,49,64] x1=[1,16,30,42,55,68,77,88] x2=[1,6,12,18,28,40,52,65] fig=plt.figure() ax=fig.add_axes([0,0,1,1]) #使用简写的形式color/标记符/线型 l1=ax.plot(x1,y,'ys-') ...
import matplotlib.pyplot as plt y = [1, 4, 9, 16, 25,36,49, 64] x1 = [1, 16, 30, 42,55, 68, 77,88] x2 = [1,6,12,18,28, 40, 52, 65] fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) #使用简写的形式color/标记符/线型 ...
这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中,pyplot 负责生成图形对象,并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象(即绘图区域)。 Matplotlib 提供了matplotlib.figure图形类模块,它包含了创建图形对象的方法。通过调用 pyplot 模块中 figure() 函数来实例化 figure 对象。
接下来我们加上frame_on参数。代码如下: importmatplotlib.pyplotasplt fig=plt.figure() ax=fig.add_axes([0,0,1,1],frame_on=False) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 图像如下: 可以看到,此时的仿佛无边框,实现了扁平化。
我们可以在画板fig上建立画画的区域(画布),该区域可大可小,可panel分布,可重叠。建立axes方法很多 法1:利用fig.add_subplot ax1 = fig.add_subplot(221)#2行2列左上角 ax2 = fig.add_subplot(222)#2行2列右上角 ax3 = fig.add_subplot(223)#2行2列左下角 ...
我们可以使用plt接口生成figure对象和axes对象,然后对axes对象调用方法来实现画图和设置。 总体思路是: 实例化figure对象 实例化axes对象 对axes对象调用方法进行画图和设置 例程如下: import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series data = Series([1.47,1.62,1.78,1.94,2.38,2.60],index=['2012','2013...