除了可以使用subplots()方法来创建子图外,还可以使用subplot2grid()方法来更加灵活地设置子图的位置和大小。 示例代码如下: importmatplotlib.pyplotasplt plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3)plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)plt.subplot2grid((3,3),(1,2),rowspan=2)plt.subplot2grid(...
import matplotlib.gridspec as gridspec#调用网格 fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,6))#创建画布 gs=gridspec.GridSpec(3,3)#设定网格 ax1=fig.add_subplot(gs[0,:])#选定网格 ax1.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) ax2=fig.add_subplot(gs[1,:-1]) ax2.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4])...
importmatplotlibasmltimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp mlt.use('TkAgg');x=np.linspace(0,5,200);y=np.sin(2*np.pi*x)*np.exp(-0.8*x);plt.figure(1);ax=plt.subplot(111);ax.plot(x,y,color='red',linewidth=4);ax.set_xlabel('time[s]',fontsize=13);ax.set_ylabel('height[...
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自Github, 为《PythonDataScienceHandbook ...
ax1=fig.add_subplot(221),221里面前两个代表的是画布划分的行数和列数,公共分为4个子图,最后一个1是代表,现在选中第一个子图。 import matplotlib.gridspec as gridspec#调用网格 fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,6))#创建画布 gs=gridspec.GridSpec(3,3)#设定网格 ...
plt.subplot(grid[0,0])plt.subplot(grid[0,1:])plt.subplot(grid[1,:2])plt.subplot(grid[1,2]); 这种灵活的网格对齐控制方式有着广泛的应用。作者经常在需要创建多个直方图的联合图表中使用这种方法,如下例: # 构建二维正态分布数据 mean=[0,0]cov=[[1,1],[1,2]]x,y=np.random.multivariate_no...
) # 区域2，和画画一样，后画的会在先画的前面 ax2 = fig.add_subplot(221) # add_subplot...
#figure.subplot.hspace: 0.2 #为子图之间的空间保留的高度量 # 取值为平均轴高度的比例 ##图片布局 #figure.autolayout: False #当取值为 True 时, # 使用 `tight_layout` 自动调整子图参数 # 以子图适配图片 #figure.constrained_layout.use: False # 当取值为 True 时, ...
plt.subplot:简单网格的子图表 将子图表的行与列对齐是一个很常见的需求,因此 Matplotlib 提供了一些简单的函数来实现它们。这些函数当中最底层的是plt.subplot(),它会在网格中创建一个子图表。函数接受三个整数参数,网格行数,网格列数以及该网格子图表的序号(从左上角向右下角递增): AI检测代码解析 for i in...
rcParams是我们修改Matplolib参数的接口,对于matplotlib而言,它是全局性的,任何的修改动作都会影响接下来的所有图表。其基本修改方式如下: importmatplotlibasmpl mpl.rcParams['lines.linewidth'] =2 可以看出这是一种典型的字典配置模式。 使用rc()配置函数 ...