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...
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...
set_title('Top right subplot') # 创建右下方的小子图 ax3 = fig.add_subplot(gs[1, 1]) ax3.plot([0, 1, 2], [0, 3, 6]) ax3.set_title('Bottom right subplot') plt.tight_layout() plt.show() 总结 使用subplot,可以快速创建规则的多子图布局。 使用gridspec,可以创建不规则或...
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() 1. 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。
加上轴标签的方法也非常简单,和刚才添加title的方式基本一样,用xlabel设置x轴标签,用ylabel设置y轴标签。比如这样: 如果是多个子图,我们同样操作subplot这个对象来进行设置。 设置图例 下面来介绍一下设置图例,图例这个翻译不是很好,但是也找不到更精准的翻译了。图例的使用场景是我们将多个曲线画在同一张画布上的时候...
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。
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。我也不知道为什么要起不一样的名字,可能是为了区分吧。
6.1 subplot 6.2 subplots 7 散点图 8 柱形图 9 饼图 1 简介 下面的代码通过两个坐标(0,0),(6,100)来绘制一条线: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np ...
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...
一、加载库、导入数据集 # 导入seaborn库并设置别名为sns，用于数据可视化importseabornassns# 导入...