最简单和常用的关闭坐标轴的方法是使用axis('off')。这个方法会完全移除坐标轴、刻度和标签。 importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个包含两个子图的图表fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,5))# 在第一个子图中绘制数据ax1.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='Data from how2matplotlib....
axis('off'); 多子图 多子多福 04.08-Multiple-Subplots.ipynb %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') import numpy as np 创建坐标轴的最基本方法是使用 plt.axes 函数。 如前所述,默认情况下,该函数会创建一个填充整个图形的标准坐标轴对象。 plt.axes([0.65,...
#去掉坐标轴x1 = np.linspace(0.0, 5.0)#画图一x2 = np.linspace(0.0, 2.0)#画图二y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) y2= np.cos(2 * np.pi *x2) plt.subplot(2, 1, 1)#面板设置成2行1列,并取第一个(顺时针编号)plt.plot(x1, y1,'yo-')#画图,染色plt.axis('off'...
#去掉坐标轴x1 = np.linspace(0.0, 5.0)#画图一x2 = np.linspace(0.0, 2.0)#画图二y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) y2= np.cos(2 * np.pi *x2) plt.subplot(2, 1, 1)#面板设置成2行1列,并取第一个(顺时针编号)plt.plot(x1, y1,'yo-')#画图,染色plt.axis('off'...
首先,它的调用是这样子的:subplot(numbRow , numbCol ,plotNum ) or subplot(numbRow numbCol plotNum),对。看清楚,可以不用逗号分开直接写在一起也是对的; 解释一下这是啥玩意: numbRow是plot图的行数;numbCol是plot图的列数;plotNum是指第几行第几列的第几幅图 ; ...
(x,y)ax1.grid()ax2=fig.add_subplot(spec[0,0])ax2.hist(x,bins=10)ax2.axis('off')# 隐藏坐标系ax3=fig.add_subplot(spec[1,1])ax3.hist(y,bins=10,orientation='horizontal')# 直方图变成水平方向ax3.axis('off')# 隐藏坐标系fig.tight_layout()plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)# ...
plt.axis('off') # 显示图像 plt.show() 以上实例中我们加载了一张地图图像,并将其转换为数组。 然后,我们使用 imshow() 函数将其显示出来,并使用axis('off')函数隐藏了坐标轴,以便更好地查看地图。 显示结果如下: 显示矩阵 实例 importmatplotlib.pyplotasplt ...
plt.subplot(2,2,i) x=1-0.2*(i-1) plt.axis('off')#hide coordinate axes plt.title('x={:.1f}'.format(x)) plt.imshow(tiger*x) plt.show() 显示结果如下: 以下实例用于裁剪图像: 实例 importmatplotlib.pyplotasplt # 读取图像文件,下载地址:https://static.jyshare.com/images/mix/tiger.jpe...
pyplot.show()实际展示的是所有图形区的最小包围区，而非整个画图板。例如subplot(224)仅展示右下角的4号区域，而非所有区域，故存在错觉。axes([x, y, w, h])设定图形区范围。axis([x_left, x_right, y_bottom, y_top])设置绘图的视窗大小，展示的图形需满足指定范围。操作仍遵循就近原则。
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.cos(x)# 创建图形和子图fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))# 绘制数据ax.plot(x,y)ax.set_title('Cosine Wave with Adjusted Vertical Margins - how2matplotlib.com',fontsize=16)ax.set_xlabel('X-axis',fon...