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(...
以下是一些常用的 pyplot 函数: plot():用于绘制线图和散点图 scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist():用于绘制直方图 pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 除了这些基本的函数,pyplot 还提供了很多其他的函数,例如用...
plt.title() → ax.set_title() 在面向对象接口中,与其逐个调用上面的方法来设置属性,更常见的使用ax.set()方法来一次性设置所有的属性: ax = plt.axes() ax.plot(x, np.sin(x)) ax.set(xlim=(0,10), ylim=(-2,2), xlabel='x', ylabel=...
x = np.linspace(0,10,1000) fig, ax = plt.subplots ax.plot(x, np.sin(x),'-b', label='Sine') ax.plot(x, np.cos(x),'--r', label='Cosine') ax.axis('equal') leg = ax.legend; 但除此之外还有很多能自定义图例的方法。例如,我们可以指定图例位置并且去除边框: ax.legend(loc='upp...
plt.title() → ax.set_title() 在面向对象接口中,与其逐个调用上面的方法来设置属性,更常见的使用ax.set()方法来一次性设置所有的属性: ax = plt.axes() ax.plot(x, np.sin(x)) ax.set(xlim=(0,10), ylim=(-2,2), xlabel='x', ylabel='sin(x)', ...
as sns # 创建2x2的子图，设定画布大小为10x8英寸，分辨率为300dpi fig, axs = plt.subplots(2,...
fig, ax = plt.subplots(2,2),其中参数分别代表子图的行数和列数,一共有 2x2 个图像。函数返回 一个figure图像和一个子图ax的array列表。 #生成一个figure 以及子图的列表fig, ax = plt.subplots(2,2)#2行 2列 2维列表foriinrange(2):forjinrange(2): ...
axes是一个2×3的数组,可以通过row, col进行索引访问 for i in range(2): for j in range(3): axi, j.text(0.5, 0.5, str((i, j)), fontsize=18, ha='center')fig 并且相对于plt.subplot,plt.subplots()更复合 Python 从 0 开始进行索引的习惯。 plt.GridSpec:更复杂的排列 当你需要子图表...
subplots(2, 3, sharex='col', sharey='row') 1. 注意上面我们设置了sharex和sharey之后,内部子图表的 x 轴和 y 轴的标签就自动被去掉了。返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]...
fig,ax = plt.subplots(2,3) sharex,sharey参数:布尔类型或是{“none”,“all”,“row”,“col”}字典类型,默认为False,用来指定各子图之间是否共用xy轴属性;(当nrows,ncols参数都为一时则不需处理) True or “all”:将在所有图像之间共享xy轴属性 ...