subplots函数的基本用法如下: importmatplotlib.pyplotasplt# 创建 2 行 2 列的子图fig,axs=plt.subplots(2,2)# 绘图示例axs[0,0].plot([1,2,3],[1,4,9])# 左上子图axs[0,1].bar([1,2,3],[10,20,25])# 右上子图axs[1,0].hist([1,2,2,3,3,3])# 左下子图axs[1,1].scatter([1,...
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...
(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('Cosine Curve - how2matplotlib.com...
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') ...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个包含多个子图的图像 fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 为每个子图设置标题 axs[0, 0].set_title("Subplot 1") axs[0, 1].set_title("Subplot 2") axs[1, 0].set_title("Subplot 3") axs[1, 1].set_title("Subplot 4") # 显示图像 plt.show(...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个画布和两个子图fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2)# 在第一个子图中添加标题ax1.set_title('Subplot 1 Title')# 在第二个子图中添加标题ax2.set_title('Subplot 2 Title')plt.show() Python Copy Output: ...
下面是一个示例代码,展示了如何使用set_title()方法和loc参数来调整子图标题的位置: python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个包含两个子图的画布 fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) # 为第一个子图设置标题,并将标题对齐到左侧 axs[0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, ...
ax.legend(lines, labels, title=f"Legend {i} title", fontsize=8) 总结 通说上面的介绍,我们应该对这几个术语有了一定了解,那么我们来看看下面的代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, axs = plt.subplots( nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 7), ...
x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)fig,axs=plt.subplots(2,1)axs[0].plot(x,y1,'r')axs[1].plot(x,y2,'b')# 设置两个子图的x轴范围相同axs[0].set_xlim(2,8)axs[1].set_xlim(2,8)plt.show() ...
subplots() # 创建一个新的figure和axes对象 ax.plot(x, y) #在axes对象上绘制图形 ax.set_title('Simple Plot') # 设置标题 plt.show() # 显示图表 此外,Matplotlib还提供了许多axes类函数,用于设置坐标轴的各种属性,如刻度、标签、图例等。例如: set_xlabel()和set_ylabel()用于设置x轴和y轴的标签。