官网:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html (网页最下方有很多demo) . 源码matplotlib.pyplot.subplots defsubplots(nrows=1,ncols=1,sharex=False,sharey=False,squeeze=True, subplot_kw=None,gridspec_kw=None,**fig_kw): fig=figure(**fig_kw) axs=fig.s...
1:一列,sharex:共享X轴,sharey:共享Y轴plt.subplots_adjust(wspace= 0, hspace = 0 )#wspace:图间的行距离, hspace:图间的列距离p1.grid(linestyle ='--')#设置线型 在图中画格网 - 实线 -- 虚线 -. 点划线 : 点线p1.yaxis.set_major_formatter(from2) #用来控制坐标轴显示的刻度位数...
Multi-panel Layouts: `subplots()` for complex arrangements Style Control: Line styles, colors, markers, transparency Annotations: Arrows, text labels, LaTeX equations 技术实现特点 Technical Implementation Features 面向对象 API：底层通过 `Figure` 和 `Axes` 对象精细控制 多后端支持：可输出 PNG...
简单示例 importmatplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3] y=[4,5,6] fig, axs= plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x,y) axs[0,1].plot(x,y) axs[1, 0].plot(x,y) axs[1, 1].plot(x,y) plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.5, right=0.8, wspace=0.01) plt.show() 运行结果...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 2. 绘图 通过x=np.linspace(-2,2,50)生成一个列表作为x,再设定一个y关于x的函数,用plt.plot(x,y),plt.show()即可。 x=np.linspace(-2,2,50) y1=2*x+1 plt.figure()#定义第一张figure,参数figsize=(a,b),figsize用来设置图形的大小,a...
from matplotlib.pyplot import figure, show import matplotlib.pyplot as plt import numpy class ZoomPan: def __init__(self,ax): self.press = None self.cur_xlim = None self.cur_ylim = None self.x0 = None self.y0 = None self.x1 = None ...
f, a = M.pyplot.subplots(1, 2) # ↓↓↓ f.colorbar(M.cm.ScalarMappable(), ax=a) # ↑↑↑ f.show() 如果您想要“紧凑布局”,可以在实例化图和轴时指定layout='constrained': import matplotlib as M f, a = M.pyplot.subplots(1, 2, layout='constrained') f.color...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建画布和坐标系 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # 生成鸿蒙设备运行时长数据 devices = ['Device1', 'Device2', 'Device3'] uptime = [95.6, 89.2, 92.4] # 绘制柱状图 ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成模拟数据 x = np.arange(1, 31) # 日期(1-30日) y = np.random.randint(15, 30, size=30) # 随机温度值 plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100) plt.plot(x, y, color='#FF6B6B', ...
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,用于创建高质量的静态、动态或交互式图表。以下是其核心使用方法、常见图表类型及最佳实践的全面总结: 一、Matplotlib核心概念 1. 基础架构 pyplot模块:提供类似MATLAB的绘图接口(常用plt别名)。 面向对象API:通过Figure和Axes对象实现更灵活的控制。