importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(8,6),sharex=True)fig.suptitle('How2matplotlib.com: Shared X-axis')x=np.linspace(0,10,100)ax1.plot(x,np.sin(x))ax2.plot(x,np.cos(x))ax1.set_title('Sine Function')ax2.set_title('Cosine Funct...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置子图的行数和列数 nrows, ncols = 2, 2 # 创建图形和子图对象,指定整体图形大小为10x10英寸 fig, axs = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=(10, 10), tight_layout=True, gridspec_kw={'width_ratios': [3, 1], 'height_ratios': [...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个3x3的网格,但只使用其中的5个位置fig,axs=plt.subplots(3,3,figsize=(12,10))# 生成示例数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.tan(x)y4=np.exp(x)y5=np.log(x)# 在指定的子图位置绘制图形axs[0,0].plot(x,y1,...
可视化：画布设置importmatplotlib.pyplot as plt #画布尺寸：figsize=(12,12) #画布背景颜色：facecolor=...
matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) 创建一个画像(figure)和一组子图(subplots)。 这个实用程序包装器可以方便地在单个调用中创建子图的公共布局,包括封闭的图形对象。
import matplotlib.pyplot as plt fig, big_axes = plt.subplots(figsize=(15.0, 15.0) , nrows=3, ncols=1, sharey=True) for row, big_ax in enumerate(big_axes, start=1): big_ax.set_title("Subplot row %s \n" % row, fontsize=16) ...
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4), sharex=True, sharey=True) ...
importmatplotlibasmltimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp mlt.use('TkAgg');x=np.linspace(0,2,100);y=np.sin(np.pi*x);fig,axs=plt.subplots(3,1,figsize=(5,3),tight_layout=True);axs[0].plot(x,y,color='yellowgreen',linewidth=4);axs[0].annotate(r'max point of $\sin(x)$'...
fig,axes=plt.subplots(ncols=2,figsize=plt.figaspect(1./2)) vert_bars=axes[0].bar(x,y,color=‘lightblue’,align=‘center’) horiz_bars=axes[1].barh(x,y,color=‘lightblue’,align=‘center’) #在水平或者垂直方向上画线 axes[0].axhline(0,color=‘gray’,linewidth=2) ...
importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[3,6,7,9,2]# fig,ax=plt.subplots(1,2)plt.figure(1)plt.subplot(121)#12表示子图分布:一行2列;最后一个1表示第1个子图,从左往右plt.plot(x,y,label='trend')plt.title('title 1',fontsize=12,color='r')#r: redplt.subplot(122)#第二个...