fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(2,1,1)ax2=fig.add_subplot(2,1,2)ax1.plot(range(10))ax2.plot(x,y)plt.show() 这里的每一个ax都是一个subplot的对象,也就代表着每一个子图。所以我们要为子图设置title的话,那么显然应该通过subplot对象,也就是操作这里的ax变量来进行。这里我们用到的api不...
ax.set_title("Anatomy of a figure (层次结构)",fontsize=20,verticalalignment="bottom") 1. 2. 3. matplotlib.axes.Axes.set_title() matplotlib.axes.Axes.set_title()ax.set_title()是给ax这个子图设置标题,当子图存在多个的时候,可以通过ax设置不同的标题。如果需要设置一个总的标题,可以通过fig.supt...
fig,ax=plt.subplots()是对象式编程,这里plt.subplots()是返回一个元组,包含了figure对象(控制总体图形大小)和axes对象(控制绘图,坐标之类的)。此外fig.add_subplot()也是相同的道理。 进行对象式绘图,首先是要通过plt.subplots()将figure类和axes类实例化也就是代码中的fig,ax,然后通过fig调整整体图片大小,通过ax...
它也被称为 subplot 子图。每个figure可以有一个或多个axes轴,每个axes轴通常由四条边(左、上、右、下)包围,称为 spines 。每一根spines上都可以装饰有主刻度和次刻度(可以指向内部或外部)、刻度标签和标签。默认情况下,matplotlib只装饰左边和下面的spines边框。
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2) ax1.plot(range(10)) ax2.plot(x, y) plt.show() 这里的每一个ax都是一个subplot的对象,也就代表着每一个子图。所以我们要为子图设置title的话,那么显然应该通过subplot对象,也就是操作这里的ax变量来进行。这里我们用到的api不再是title,而是set_title。我也不知道...
Matplotlib中plt.subplots的全面指南:创建灵活的子图布局 参考:plt.subplots plt.subplots是Matplotlib库中一个强大而灵活的函数,用于创建包含多个子图的图形布局。它允许用户轻松地在一个图形窗口中组织和排列多个图表,非常适合用于数据可视化和科学绘图。本文将深入
它也被称为subplot子图。每个figure可以有一个或多个axes轴,每个axes轴通常由四条边(左、上、右、下)包围,称为spines。每一根spines上都可以装饰有主刻度和次刻度(可以指向内部或外部)、刻度标签和标签。默认情况下,matplotlib只装饰左边和下面的spines边框。
plt.title() 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...
(x, y) plt.title("sin wave form") # 为该曲线取名为"sin wave form" # add a polar subplot ax5 = fig.add_subplot(325, projection='lambert') # row = 3, col = 2, index = 5 # add a red subplot, mollweide 即是椭圆ellipse ax6 = fig.add_subplot(326, projection='mollweide') # ...
子图主要有两类:一类是规规矩矩、排列整齐的子图,叫作subplot;另一类是可以不那么规则摆放的子图,叫作Axes。 如果你不能很好地理解,这里有个比喻:把Figure想象成Windows操作系统的桌面,在桌面上会有各种图标(icon),如果图标是自动对齐到网格的,就称之为subplot;如果图标是自由摆放的,甚至可以相互重叠的那种,就称之...