另一种方法是先创建一个指定大小的图形,然后再添加子图: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个12英寸宽、6英寸高的图形fig=plt.figure(figsize=(12,6))# 添加子图ax1=fig.add_subplot(121)# 1行2列的第1个子图ax2=fig.add_subplot(122)# 1行2列的第2个子图x=np.linspace(0,10,100)...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(10,8),constrained_layout=True)x=np.linspace(0,10,100)foraxinaxs.flat:ax.plot(x,np.random.rand(100))ax.set_title('Subplot - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X-axis')ax.set_ylabel('Y-axis')plt.show()...
plt.subplot()快速创建子图 plt.GridSpec()更复杂的子图 用Basemap可视化地理数据 用Seaborn进行数据可视化 在数据科学的世界里,可视化是理解数据、探索模式以及向他人展示结果的关键环节。Python 的 Matplotlib 库作为业界标准的数据绘图工具,提供了强大而灵活的方法来创建各种图表。无论是简单的线图还是复杂的多轴分布图...
6])# creates a subplot() by defaultplt.figure(1)# first figure current;# subplot(212) still ...
x.append(xRange[0]+(xRange[1]-xRange[0])*ratio)y.append(math.sin(x[-1]))# Plot the sinuoid plt.plot(x,y)plt.show() 案例2 基于numpy绘制正弦曲线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp ...
升级 pip: python3 -m pip install -U pip 安装 matplotlib 库: python3 -m pip install -U matplotlib 安装完成后,我们就可以通过 import 来导入 matplotlib 库: import matplotlib 以下实例,我们通过导入 matplotlib 库,然后查看 matplotlib 库的版本号: 实例 import matplotlib print(matplotlib.__version__) ...
plt.title('折线图示例', fontsize=16, fontweight='bold', color='blue') plt.show() 多子图和子图布局 在一个窗口绘制多个图表 通过subplot函数可以在一个窗口中绘制多个子图。以下是一个绘制多个子图的例子: import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] ...
fig,axs=plot.subplots(nrows=2,share=0,axwidth='55mm',panelpad='1em')axs.format(suptitle='Stacked colorbars demo')state=np.random.RandomState(51423)N=10# Repeatforboth axesforj,axinenumerate(axs):ax.format(xlabel='data',xlocator=np.linspace(0,0.8,5),title=f'Subplot #{j+1}')fori...
Subplot:子图,figure对象下创建一个或多个subplot对象(即axes)用于绘制图像。 axes: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示 figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区(subplot)设置 font: 字体集(font family)、字体大小和样式设置grid: 设置网格颜色和线性 ...
import matplotlib.pyplot as plt# Rectangle矩形类绘制柱状图fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)for i in range(1,17):rect = plt.Rectangle((i+0.25,0),0.5,i)ax1.add_patch(rect)ax1.set_xlim(0, 16)ax1.set_ylim(0, 16)plt.show() ...