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()...
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 -...
plt.subplot(211) plt.plot(range(12)) # 创建第二个有着黄色背景的子图 plt.subplot(212, facecolor='y') # creates 2nd subplot with yellow background plt.plot([4,6,8]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 显示结果如下: 画布中的add_subplot()函数不会覆盖现有的图,看下面实...
add_subplot(pos, **kwargs) add_subplot(ax) 1. 2. 3. 4. 方法说明位于: C:\anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\figure.py模块下figure类方法 add_subplot(self, *args, **kwargs) 1. 参数 Parameters --- *args Either a 3-digit integer or three separate integers describing the position o...
如果我们想要调整子图之间的间距,可以通过plt.tight_layout函数来实现。例如: ```python plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(x, y) plt.subplot(2, 2, 2) plt.scatter(x, y) plt.subplot(2, 2, 3) plt.plot(x, np.cos(x)) plt.subplot(2, 2, 4) plt.scatter(x, np.cos(x)) plt.tight_la...
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? 我们可以使用plt subplot函数来在一个图表中绘制多个子图。首先,我们可以使用plt.subplots函数创建一个包含多个子图的图表。然后,我们可以使用ax[row][col]选择要绘制图形的子图,并使用...
subplot(2,2,4) #2行2列中的第4个图 ax4.plot(x,y) ax4.set_title('子图4') # 调整子图之间的间距 plt.tight_layout() plt.show() fig = plt.figure(figsize=(8,6)) # 第一个子图 plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot([0,1,2], [0,1,2]) plt.title('Subplot 1') # 第...
sharex、sharey:设置 x、y 轴共享属性,默认为 False,可设置为‘True’。 False即 每个子图的 x 轴或 y 轴独立;True 即所有子图共享 x 轴或 y 轴 subplot_kw:向每个子图传递一个字典,这个字典包含了创建子图时想要应用的额外关键字参数 gridspec_kw:调整子图之间的水平间距、垂直间距等布局相关的选项。
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。
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