importpandas as pd fig, axs=plt.subplots(3,3, sharex=True, sharey=True, constrained_layout=True, figsize=(6,6)) fig.subplots_adjust(hspace=0.1) datasets=['envi','enfr','enge'] types=['enc','enc-dec','dec'] Datasets=['En-Vi','En-Fr','En-Ge'] defdraw_map(ax,xlabels, yl...
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(8,6),sharex=True)fig.suptitle('How2matplotlib.com: Shared X-axis')x=np.linspace(0,10,100)ax1.plot(x,np.sin(x))ax2.plot(x,np.cos(x))ax1.set_title('Sine Function')ax2.set_title('Cosine Function')ax2.set_xlabel('X-axis')plt.tigh...
共享x-y轴 共享 x-y 轴后,中间空白间隔太大,可以使用 subplots_adjust 方法控制 将以下语句放到 fig.colorbar 命令前一行(具有相同的缩进) fig.subplots_adjust...如果感觉 colorbar 和 panel 之间的间隔大的话, 可以设置 pad 参数并传递给 colorbar 方法。...注意: 以上图中的 colorbar 和 panel 图的...
cb=fig.colorbar(cs,cax=position,shrink=0.4,extend='both')#绘制colorbar并省称为cbax2=cb.ax#召唤出cb的ax属性并省称为ax2,这时ax2即视为一个子图ax2.yaxis.set_ticks_position('left')#将数值刻度移动到左侧ax2.tick_params(labelsize=10,left=True,right=True)#修改刻度样式,并使左右都有刻度ax3=...
fig.colorbar(cf) 1. 2. 参数ax # 把色卡放到 ax2 子图旁边 fig.colorbar(acf1,ax=ax2) 1. 2. 参数extend # 色条展示尖角的参数extend,他可以使色条展现出角的形状,其可选命令both表示两头都变尖,max表示数值大的那头变尖,min表示小的那头变尖。
subplots(4, 4, sharex=True, sharey=True)#sharex与sharey表示其共享一个x/y轴 plt.show() 尤其是 x 轴的刻度线,数字几乎重叠,很难辨认。 调整方法之一是使用 plt.MaxNLocator,它允许我们指定将显示的刻度线的最大数目。 给定这个最大数目后,Matplotlib 将使用内部逻辑来选择特定的刻度线位置(见下图): ...
fig, ax = plt.subplots(4, 4, sharex=True, sharey=True) 特别是 x 轴,标签的数字就快重叠在一起了,这让这些标签难以认清。我们可以通过plt.MaxNLocator()来修正这点,用它可以设置最大展示刻度的数量。Matplotlib 会自己计算按照这个最大数量计算的刻度位置: 对x和y轴设置刻度最大数量 for axi in ax...
在这个例子中,我们创建了一个 2×3 的子图网格。sharey=True参数使得所有子图共享相同的 y 轴范围。我们使用axes.flat属性来遍历所有子图,并在每个子图中添加一些文本和标题。 1.3 子图间距调整 我们可以使用plt.subplots()的hspace和wspace参数来调整子图之间的间距: ...
3.2 sharex 和 sharey sharex 和 sharey 参数允许子图共享 x 轴或 y 轴。这在比较具有相同范围的多个图表时非常有用: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(10,8),sharex=True,sharey=True)x=np.linspace(0,10,100)axs[0,0].plot(x,x,label='Linear')ax...
axL = figL.subplots(2,1,sharex=True)# 共享X轴标尺 axL[1].set_xlabel('x[m]') figL.suptitle('Left subfigure') figR.set_facecolor('paleturquoise') axR = figR.subplots(1,2,sharey=True)# 共享Y轴标尺 axR[0].set_title('Axes 1') ...