例如对于一个3*3网格的子图,我设置width_ratios[2,3,5],则表明第一列、第二列、第三列的子图款图占比是20%,30%和50%。 fig=plt.figure(constrained_layout=True);spec=gridspec.GridSpec(ncols=3,nrows=3,figure=fig,width_ratios=[2,3,5],height_ratios=[3,3,4]);ax1=fig.add_subplot(spec[0,...
gs = GridSpec(2, 2, width_ratios=[1, 0.7], height_ratios=[0.7, 1])ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1], sharey=ax1)ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])6. 添加注释和文本 为了使图表更具信息量，添加注释和额外的文本是一个好方法：plt.text(0.5, ...
利用add_gridspec 可以指定相对宽度比例 width_ratios 和相对高度比例参数 height_ratios fig = plt.figure(figsize=(10,4)) spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=5, width_ratios=[1,2,3,4,5], height_ratios=[1,3]) fig.suptitle('样例2', size=20)foriinrange(2):forjinrange(5): ax =...
width_ratios表示每列的宽度比例,达到的效果是某些列稍微宽一些,另几列较窄; 1. width_ratios是一个数组,元素个数与ncols相同;最好的表示方法是各元素和为1; 2. width_ratios中的表示的列宽,并不包含wspace的占用空间 在subplot()中使用GridSpec的位置序号是从0起始的,参数的用法同数组索引的用法。 Axes 参考...
fig= plt.figure(constrained_layout=True)subfigs= fig.subfigures(1,2, wspace=0.07, width_ratios=[1.5,1.]) 其中constrained_layout 表示自动排版,自动调节边距,把 label 等内容都显示出来。 上面第二行创建两个子图,1 行 2 列排列,相距 0.01,宽度比例 3:2 。
width_ratios(array-like of length ncols):设置不同列的宽度(默认则全部宽度一致); height_ratios(array-like of length nrows):设置不同行的宽度(默认则全部宽度一致); subplot_kw(dict):组织群参数关键字字典通过add_subplot()函数创建画纸; gridspec_kw(dict):组织群参数关键字字典通过GridSpec设计器创建画纸...
dpi=100# 假设屏幕DPI为100width_inches=1920/dpi height_inches=1080/dpi fig,ax=plt.subplots(figsize=(width_inches,height_inches),dpi=dpi)ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])plt.title('Plot sized for 1920x1080 screen - how2matplotlib.com')plt.show() ...
fig4=plt.figure()widths=[2,3,1.5]heights=[1,3,2]spec4=gridspec.GridSpec(ncols=3,nrows=3,width_ratios=widths,height_ratios=heights)forrowinrange(3):forcolinrange(3):ax=fig4.add_subplot(spec4[row,col])label='Width: {}\nHeight: {}'.format(widths[col],heights[row])ax.annotate(lab...
GridSpec(2, 2, width_ratios=[2, 1], height_ratios=[1, 1]) # 创建大子图,占据左侧 ax1 = fig.add_subplot(gs[:, 0]) ax1.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2]) ax1.set_title('Large subplot') # 创建右上方的小子图 ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1]) ax2.plot([0, 1, 2], [...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec # generate some data x = np.arange(0, 10, 0.2) y = np.sin(x) # plot it fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1]) ax0 = plt.subplot(gs[0]) ax0...