2.2 共享轴 subplots() 函数还允许我们创建共享 x 轴或 y 轴的子图,这在比较多个相关数据集时非常有用: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(8,6),sharex=True)ax1.plot(x,y1)ax1.set_titl...
Seaborn多图绘制除了可以可以调用matplotlib的subplots()函数外,还可以调用FactGrid()、pairplot()和PairGrid()函数。 pairplot pairplot函数主要用于查看数据的不同特征之间的分布关系,可以近似看成是相关系数的矩阵的图像化展示(但对角线上的图为该特征的分布图)。 sns.pairplot(penguins, hue="species") plt.savefig(...
hubble_deep_field() # Initialize the subplot panels side by side fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=3) # Show an image in each subplot ax[0].imshow(astronaut) ax[0].set_title('Natural image') ax[1].imshow(ihc) ax[1].set_title('Microscopy image') ax[2].imshow(hubble) ax...
1,1000)data2=np.random.normal(2,1,1000)data3=np.random.normal(4,1,1000)# 创建并排直方图plt.figure(figsize=(12,6))plt.hist([data1,data2,data3],bins=30,color=['blue','green','red'],label=['Group 1','Group 2','Group 3'],align='mid',rwidth=0.8)plt.title('Side-by-Side...
axs = inner_grid.subplots()# Create all subplots for the inner grid.for (c, d), ax in np.ndenumerate(axs): ax.plot(*squiggle_xy(a +1,b+1, c +1, d +1)) ax.set(xticks=[], yticks=[])# show only the outside spinesfor ax in fig.get_axes(): ...
imdata = rng.random((10, 10))fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')im = ax.imshow(imdata)fig.colorbar(im, cax=ax.inset_axes([0, 1.05, 1, 0.05]),location='top')图例可以使用constrained_layout 放置在图外约束布局将为图形图例腾出空间（如果已指定）通过以 loc 字符串“outside...
fig,ax=plt.subplots(figsize=(5,3))# 全部设置为灰色carsales.T.plot(ax=ax,linewidth=4,legend=False,color='lightgray')# 获取 ax.lines 数组# GM 是最后的一条线,所以给最后一条线加颜色ax.lines[-1].set_color('limegreen')# 显示 y 轴的标签# 调整 x 轴和 y 轴的显示范围year=carsales.column...
如果我们不在意坐标轴在图中的排放位置️,那么就可以使用matplotlib的布局管理器了,我最喜欢的是subplots,使用方式如下: importmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport* x = linspace(0,5,10) y = x **2fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)foraxinaxes: ...
import matplotlib.pyplot as plt from drawarrow import fig_arrow fig, ax = plt.subplots() fig_arrow( tail_position=[0.3, 0.3], head_position=[0.8, 0.8] ) plt.show() More about the fig_arrow() function. ✨ Cheatsheets It's pretty hard to remember all the matplotlib associated vocabula...
plt.subplots_adjust(wspace=0) return plt if __name__ == '__main__': import random base = [0, 0, 5, 5, 0] scale = [1.5, 2., 1.0, 2., 2.] data = [[base[x] + random.uniform(0., 1.)*scale[x] for x in xrange(5)] for y in xrange(30)] ...