plt.tight_layout() plt.show() 在上面的示例中,我们创建了一个包含两个子图的图形。使用plt.subplot(2, 1, 1)函数创建第一个子图,并使用plt.subplot(2, 1, 2)函数创建第二个子图。通过调用plt.tight_layout()函数来自动调整子图的布局。 六、在同一子图中叠加多个图形 有时,我们可能希望在同一个子图中...
pyplot是一个功能强大的2D绘图工具,很多时候由于UI布局的限制,导致pyplot的图形显示的不全。尤其是在小屏上进行显示,由于分辨率不足,多半会出现显示不全的问题。 如果仅有一点点显示不全,可以通过plt.tight_layout()处理一下就行。 如果是绘图残缺了很多,tight_layout()就搞不定了,需要subplots_adjust()方法才行...
plt.show() 上面的代码创建了一个2×1的子图布局,并在每个子图中分别绘制了正弦和余弦函数。plt.tight_layout()函数用于自动调整子图之间的间距,以避免重叠。 共享X轴和Y轴 在某些情况下,多个子图可能需要共享相同的X轴或Y轴,这样可以使得图形更易于对比。我们可以使用sharex和sharey参数来实现这一点。 fig, (...
绘制完所有子图后,可以使用plt.tight_layout()函数调整子图的布局,以确保它们之间的间距合适。 最后,使用plt.show()函数显示绘制好的图表。 综上所述,使用pandas和pyplot在网格中绘制多个图的步骤如下: 导入必要的库:import pandas as pd、import matplotlib.pyplot as plt ...
# plt.tight_layout() subplt2.legend() fig.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0.3)# 这个是调整宽度距离和高度距离 # fig.tight_layout() plt.savefig('D:\\22.png') plt.show() 作者:任永旺 https://www.bilibili.com/read/cv14062166/ 出处:bilibili...
('y')ax1.legend()ax2.plot(x,y2,label='exp(x/5)')ax2.set_title('How2matplotlib.com: Exponential Function')ax2.set_xlabel('x')ax2.set_ylabel('y')ax2.legend()# 对两个子图分别进行自动缩放ax1.autoscale()ax2.autoscale(axis='y')# 只对y轴进行自动缩放plt.tight_layout()plt....
python # 显示子图 plt.tight_layout() # 自动调整子图布局,避免重叠 plt.show() # 保存子图到文件 plt.savefig('subplots_example.png') 以上步骤展示了如何使用matplotlib.pyplot来绘制子图。通过调整subplot的参数和绘图函数,可以灵活地创建各种复杂的图表布局。
plt.tight_layout()plt.show()直接使用 pyplot 模块 除了`subplots`函数之外，还可以通过直接调用`pyplot`模块中的方法来创建子图。这种方式更加灵活，适用于更复杂的布局需求。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2 np.pi, 400)y1 = np.sin(x 2)y2 ...
plt.tight_layout() # 显示图像 plt.show() 在这个示例中,image_list是一个包含多个图像数据的列表。通过plt.subplots()函数创建了一个包含多个子图的图像窗口,然后使用for循环遍历image_list,在每次循环中调用ax.imshow()函数来显示一个子图。最后使用plt.tight_layout()函数调整子图的布局,并使用plt.show()函数...
[n]) if col == 0: #plt.subplot(nrow, ncol, n) plot_im(array=images_2, ind=row) elif col == 1: #plt.subplot(nrow, ncol, n) plt.imshow(w_delta) else: #plt.subplot(nrow, ncol, n) plot_im(array=images_fool, ind=row) n += 1 plt.tight_layout() #plt.show() plt....