(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))# 在第一个子图中绘制正弦曲线x=np.linspace(0,2*np.pi,100)ax1.plot(x,np.sin(x))ax1.set_title('Sine Curve - how2matplotlib.com')# 在第二个子图中绘制余弦曲线ax2.plot(x,np.cos(x))ax2.set_title('Co
这可以通过set_title()方法的x和y参数来实现。 让我们看一个例子: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个 2x2 的子图网格fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(12,10))# 生成示例数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 调整每个子图标题的位置axs[0,0].plot(x,y)axs[0,0].set...
plt.title() matplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[3,6,7,9,2]# 实例化两个子图(1,2)表示1行2列fig,ax=plt.subplots(1,2)ax[0].plot(x,y,label='trend')ax[1].plot(x,y,color='cyan')ax[0].set_title('title 1')ax[1].set_title('title 2') plt.title() importmatplotlib....
usesMatplotlib+create_subplots()+set_title()DataVisualization+plot_data()+show_plot() 3.2 实现代码示例 以下代码实现了绘制三组数据,并为每个子图设置标题的功能: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.tan(x)# 创建子图fig,a...
subplots() plt.subplots_adjust(top=0.85, bottom=0.1, left=0.1, right=0.95) 设置子图标签可以使用set_ylabel()和set_xlabel()函数为子图的x轴和y轴设置标签。例如: ax1.set_ylabel('Y-label 1') ax2.set_ylabel('Y-label 2') ax1.set_xlabel('X-label') 设置子图标题可以使用set_title()函数为...
使用Matplotlib 的 Subplots 设置标题 在数据可视化中,Python 的 Matplotlib 库被广泛应用。Matplotlib 提供了丰富的工具来创建各种类型的图形,其中subplots是一个非常有用的功能,可以让我们在同一窗口中显示多个图形。本文将介绍如何在 Matplotlib 的subplots中设置图形标题,并提供详细的代码示例。
axs[1, 1].set_title("Subplot 4") # 显示图像 plt.show() 在上述代码中,首先使用subplots()函数创建一个包含2行2列子图的图像。然后,通过索引访问每个子图,并使用set_title()方法为其设置标题。 对于每个子图,可以使用axs[row, column]的方式来访问,其中row表示行索引,column表示列索引。在示例代码中,axs...
b')# 蓝色虚线和圆形标记plt.title('Custom Line Style and Marker')plt.show()使用子图（Subplots）...
plt.title("plot 4") plt.suptitle("RUNOOB subplot Test") plt.show() 显示结果如下: subplots() subplots() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1,ncols=1,*,sharex=False,sharey=False,squeeze=True,subplot_kw=None,gridspec_kw=None,**fig_kw) ...
fig,a=plt.subplots(2,2) importnumpy as np x=np.arange(1,5) #绘制平方函数 a[0][0].plot(x,x*x) a[0][0].set_title('square') #绘制平方根图像 a[0][1].plot(x,np.sqrt(x)) a[0][1].set_title('square root') #绘制指数函数 ...