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...
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)...
fig4.add_subplot(spec4[0, 1]).annotate('GridSpec[0, 1:]', **anno_opts) fig4.add_subplot(spec4[1, 0]).annotate('GridSpec[1:, 0]', **anno_opts) fig4.add_subplot(spec4[1, 1]).annotate('GridSpec[1:, 1:]', **anno_opts) 另一个方式是使用width_ratios和height_ratios参数。
2)美工层 Matplotlib结构中的第二层,它提供了绘制图形的元素时的给各种功能,例如,绘制标题、轴标签、坐标刻度等。 3)后端层 Matplotlib结构最底层,它定义了三个基本类,首先是FigureCanvas(图层画布类),它提供了绘图所需的画布,其次是Renderer(绘图操作类),它提供了在画布上进行绘图的各种方法,最后是Event(事件处理...
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__) ...
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 6)) # 创建 Figure plt.subplot(2, 2, 1) # 第一个子图 (2行2列,第1个位置) plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.title("Subplot 1") plt.subplot(2, 2, 2) # 第二个子图 (2行2列,第2个位置) plt.scatter([1, 2, ...
('mini',ascending = True,inplace = True)df_cnt.reset_index(inplace = True,drop = True)#用Rectangle把hist绘制出来fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)for i in df_cnt.index:rect = plt.Rectangle((df_cnt.loc[i,'mini'],0),df_cnt.loc[i,'width'],df_cnt.loc[i,'fenzu'...
本文主要是Matplotlib从入门到精通系列第2篇,本文介绍了Matplotlib的历史,绘图元素的概念以及Matplotlib的多个层级,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成Matplotlib从入门到精通。重点参考连接 Matplotlib三个层次 ...
#在图表中创建子图 4个子图p1 = plt.subplot(221) data['Beijing'].plot(color='r', kind='bar')plt.sca(p1)p2 = plt.subplot(222) data['Guiyang'].plot(color='y', kind='barh')plt.sca(p2)p3 = plt.subplot(223)data.Shanghai.plot(kind='line')plt.sca(p3)p4 = plt.subplot(...