importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建2x2的子图布局fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(10,8))# 生成一些示例数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.exp(-x/10)y4=x**2# 在每个子图中绘制不同的函数axs[0,0].p
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...
suptitle('Example with odd number of subplots') axs[2, 0].set_xlabel('X-axis') axs[1, 0].set_ylabel('Y-axis') # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,我们创建了一个3行2列的子图布局,并将sharex参数设置为True。这样,最中间的子图将与其他子图共享x轴。
新式风格的代码直接利用pyplot.subplots()函数一次性创建: + View Code 它创建了Figure和对应所有网格SubPlot。你也可以不去解包而直接: + View Code 返回的axs是一个nrows*ncols的array,支持numpy的索引。 3. 调整横坐标不重叠 未调整前: + View Code (1)matplotlib.dates.DateFormatter 当x轴为时间日期时,有...
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) 参数说明: nrows:默认为 1,设置图表的行数。 ncols:默认为 1,设置图表的列数。
fig, ax1 = plt.subplots()t = np.arange(0.05,10.0,0.01)s1 = np.exp(t)ax1.plot(t,s1,c="b",ls="-")# set x-axis label ax1.set_xlabel("x坐标轴")# Make the y-axis label, ticks and tick labels match the line color.ax1.set_ylabel("以e为底指数函数", color="b")ax1....
ax2.plot(x2,y2) ax3 = ax[1,0] ax3.scatter(x3,y3) ax4 = ax[1,1] ax4.scatter(x4,y4) plt.show() 通过subplots(2,2)生成了2行2列的网格子区布局,可以看到各子区的坐标轴的范围和刻度范围都不同。 令sharex=“all”,即将plt.subplots(2,2)改成plt.subplots(2,2,sharex = "all"),则...
matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) 参数说明: nrows:默认为 1,设置图表的行数。 ncols:默认为 1,设置图表的列数。 sharex、sharey:设置 x、y 轴是否共享属性,默认为 false,可设置为 'none...
fig, axs = plt.subplots( nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 7), sharex=True, sharey=True ) # Fig = Figure object, # axs = list of axes # axs = [[ax1, ax2], # [ax3, ax4]]axes和labels axis指的是子图,通常称为ax的轴对象中的x轴和y轴的一个组合。我们使用列表推导遍历所有轴,并...
from mplfinance.original_flavor import candlestick_ohlcimport matplotlib.dates as mdatesfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))candlestick_ohlc(ax, df[['Open', 'High', 'Low', 'Close']].values, width=0.6, colorup='red', colordown='green')ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.Date...