ax2.scatter(x,y) # Creates four polar axes, and accesses them through the returned array fig,axes=plt.subplots(2,2,subplot_kw=dict(polar=True)) axes[0,0].plot(x,y) axes[1,1].scatter(x,y) # Share a X axis with e
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建2x2的子图布局fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(10,8))# 生成一些示例数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.exp(-x/10)y4=x**2# 在每个子图中绘制不同的函数axs[0,0].plot(x,y1)axs[0,0].set_title('Sine Func...
f,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,sharey=True) ax1.plot(x,y) ax1.set_title('Sharing Y axis') ax2.scatter(x,y) # 创建四个子图 -- 图4 fig,axs=plt.subplots(2,2,subplot_kw=dict(projection="polar")) axs[0,0].plot(x,y) axs[1,1].scatter(x,y) # 共享 x 轴 plt.subplots(2...
suptitle('Example with odd number of subplots') axs[2, 0].set_xlabel('X-axis') axs[1, 0].set_ylabel('Y-axis') # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,我们创建了一个3行2列的子图布局,并将sharex参数设置为True。这样,最中间的子图将与其他子图共享x轴。
fig, ax1 = plt.subplots()t = np.arange(0.05,10.0,0.01)s1 = np.exp(t)ax1.plot(t,s1,c="b",ls="-")# set x-axis label ax1.set_xlabel("x坐标轴")# Make the y-axis label, ticks and tick labels match the line color.ax1.set_ylabel("以e为底指数函数", color="b")ax1....
sharex关键字参数:指定subplot与其他Axes(由该参数值指定)共享xaxis attribute sharey关键字参数:指定subplot是否与其他Axes(由该参数值指定)共享yaxis attribute 4. 你可以通过pyplot.subplots()函数一次性的创建多个SubPlot。pyplot.subplot()每次只会创建一个SubPlot。
pyplot.cla():清除current axis。非当前axis不受影响 pyplot.clf():清除current figure。但是它不关闭window pyplot.close():关闭window (2)通过面向对象的方法 Figure.clf():清除该Figure对象的所有内容。 8. 清除X坐标和Y坐标 + View Code 9. 设置中文 ...
plt.subplots函数还允许我们创建共享x轴或y轴的子图,这在比较多个相关数据集时非常有用。 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))...
subplots() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) 参数说明: nrows:默认为 1,设置图表的行数。 ncols:默认为 1,设置图表的列数。
ax1.set_title('Sharing Y axis') ax2.scatter(x, y)# Create four polar axes and access them through the returned arrayfig, axs = plt.subplots(2,2, subplot_kw=dict(projection="polar")) axs[0,0].plot(x, y) axs[ 1,1].scatter(x, y)# Share a X axis with each column ofsubplots...