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
这才是add_subplot()方法最重要用途。 小结: figure就是一个矩形容器(顶层容器),可以再划分为小方格,每个方格就是一个subplot,即子绘图区。 一个图形中可以有多个subplot,这些subplot又可以被看作一个整体,有一些属性如整个subplot的位置、内部(单个subplot之间)的间距等,这些属性保存在figure.SubplotParams类中。可...
使用plt.subplots()函数创建了一个figure对象和一个axes对象的数组。axs[0, 0]表示第一个子图,axs[0, 1]表示第二个子图,以此类推。在每个子图上使用不同的绘图函数绘制了不同的图形,并设置了标题和坐标轴标签。最后使用plt.show()函数显示图形。实例2:使用add_subplot在给定的轴对象上绘制子图 import matplotl...
下面是add_subplot()函数的一些主要参数: matplotlib.pyplot.add_subplot(nrows, ncols, index, kwargs) - nrows, ncols:子图网格的行数和列数。这两个参数共同定义了整个图形中子图的布局。 - index:子图的位置。如果nrows和ncols都大于1,则index表示子图在网格中的位置,按行从左到右,从上到下的顺序编号。
1. add_subplot 的作用 add_subplot 函数用于在当前的图形中添加一个子图(Axes)。通过指定子图的行数、列数和索引,你可以将图形分割成多个区域,并在每个区域中绘制不同的图形。 2. add_subplot 的用法 add_subplot 函数有两种常见的调用方式: fig.add_subplot(nrows, ncols, index):其中 nrows 和ncols 分别...
python中使用matplotlib时，其中的add_subplot（111）含义 python中使⽤matplotlib时，其中的add_subplot（111）含义 作⽤：绘制⽹格图，⽽三个参数的含义如下：1.第⼀个参数和第⼆个参数表⽰⽹格的个数 2.第三个参数表⽰第⼏个⼦图 举例：1. 111：表⽰整个⽹格只有⼀个（1*1），那么...
plt.figure创建一张画布,使用plt.subplot函数或其他的作图函数在这张画布上作一幅图。如果要作多幅并列的图,使用plt.add_subplot函数。 plt.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei' fig1 = plt.figure(figsize=[8,7]) # ax1 = fig1.add_subplot(121) #1行2列,第1幅图 ax1.plot(x, y1) #pl...
ax4 = fig.add_subplot(224) ax4.plot(x, np.log(x)) plt.show() AI代码助手复制代码 pyplot的方式 #!/usr/bin/python#coding: utf-8import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0,100) plt.subplot(221) plt.plot(x, x) ...
ax = fig.add_subplot(111) 给你一段时间: plt.subplot(111) 你需要做类似的事情: ax = plt.gca() 同样,如果以后想操作图形: fig = plt.figure() 立即为您提供参考,而不是: fig = plt.gcf() 如果您处理图形的多个子图,获得明确的引用会更有用。相比: figures = [plt.figure() for _ in...
第一种,调用了pyplot中的 plot() 函数和 xlim() 函数, 第二种,使用了生成的Subplot对象的两种方法 .plot 和 .set_xlim方法。 实际上,实现整个画图过程可以用两套工具来分别实现,其实这也是贯穿整个python编程的两种思路,函数式编程和对象式编程。我们在这里可以比较一下两套工具的优缺点: ...