fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(12,10))fig.suptitle('How2matplotlib.com - Nested Subplots')# 在右上角的子图中创建嵌套的子图nested_fig,nested_axs=plt.subplots(2,2,figsize=(4,4))axs[0,1].remove()# 移除原来的子图axs[0,1]=fig.add_subplot(2,2,2)axs[0,1].set_title('Nested Su...
5,50)y=np.exp(-x)*np.cos(2*np.pi*x+i*j)axs[i,j].plot(x,y)axs[i,j].set_title(f'Subplot{i+1},{j+1}- how2matplotlib.com',fontsize=12)# 调整子图间距fig.subplots_adjust(left=0.1,right=0.9,bottom=0.1,top=0.9,wspace=0.4,hspace=0.4)plt.show()...
plt.subplots还可以用来创建嵌套的子图布局:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) # 创建主子图 gs = fig.add_gridspec(2, 2) ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1]) ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :]) # ...
当我们有多个并排的子图时,调整它们之间的水平间距可以改善整体布局。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)# 创建子图fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))# 绘制数据ax1.plot(x,y1)ax1.set_title('Sine Wave -...
如果想实现不规则的多行多列子图网格,plt.GridSpec() 是最好的工具。plt.GridSpec()对象本身不能直接创建一个图形,它只是 plt.subplot() 命令可以识别的简易接口。 例如, 创建一个带行列间距的 2×3 网格。 grid = plt.GridSpec(2, 3, wspace=0.4, hspace=0.3) ...
plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) 1. 2. 3. 结合之前展示的 Matplotlib 中函数(方法)的参数,会发现不仅参数个数比较多,而且还通过 *fig_kw、arg 等方式,许可传入更多的参数。这就说明,它们提供了非常灵活的功...
然后,我们使用ax[row][col]选择要绘制图形的子图对象,并使用plot函数来绘制图形。 3.如何调整子图的大小和间距? 我们可以通过调整figure对象及axes对象的参数来调整子图的大小和间距。例如,我们可以使用figsize参数来设置figure对象的大小,使用subplot_params参数来设置子图的间距。 4.如何在一个图表中绘制多个子图?
fig= plt.figure()ax= fig.add_subplot(1,1,1) fig, ax = plt.subplots(1,3),其中参数1和3分别代表子图的行数和列数,一共有 1x3 个子图像。函数返回一个figure图像和子图ax的array列表。 fig, ax = plt.subplots(1,3,1),最后一个参数1代表第一个子图。
最后,plt.subplot2grid()允许精确控制子图在图中的位置,通过定义函数简化设置步骤。总结来说,Python中的子图绘制有plt.subplot()、ax.plot()和plt.subplot2grid()三种方式,具体选择取决于项目需求和个人喜好。尤其是plt.subplot2grid(),因其灵活的子图定位,对于精确调整子图布局非常有用。