fig.add_subplot(nrows, ncols, index):这是add_subplot函数的基本形式,其中nrows表示子图的行数,ncols表示子图的列数,index表示子图的位置索引(从1开始)。例如,fig.add_subplot(2, 2, 1)表示在一个2x2的子图网格中添加第一个子图,即左上角的位置。 设置axes的位置: add_subplot通过指定子图的行数和列...
背景颜色和图形边框的设置可以通过修改figure对象和axes对象的属性来实现,具体包括背景颜色、边框颜色和边框线宽。 1. 背景颜色的设置 背景颜色可以通过set_facecolor方法来设置,既可以用于整个图形,也可以用于每个子图。 fig.patch.set_facecolor('lightgray') # 整个图形的背景颜色 ax.set_facecolor('white') # 子图...
ax4.plot(x, np.log(x)) plt.show() 可以用来做一些子图。。。图中图。。。 (2)add_axes新增子区域 add_axes为新增子区域,该区域可以座落在figure内任意位置,且该区域可任意设置大小 add_axes参数可参考官方文档:http://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html#matplotlib.figure.Figure ...
上的代码,在一幅图上添加了一个Axes,然后设置了这个Axes的X轴以及Y轴的取值范围(这些设置并不是强制的,后面会再谈到关于这些设置),效果如下图: 这里写图片描述 对于上面的fig.add_subplot(111)就是添加Axes的,参数的解释的在画板的第1行第1列的第一个位置生成一个Axes对象来准备作画。也可以通过fig.add_sub...
我们可以使用fig.add_subplot()方法来创建Axes对象,并指定子图的行数、列数以及子图的索引位置。以下示例创建了一个2x2的子图,其中第一个子图位于位置(1, 1),第二个子图位于位置(1, 2),依此类推: python ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) 步骤4:绘制数据 现在...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建3D图表 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter([ 1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], [10, 20, 15, 10]) 保存3D图表 fig.savefig('3d_figure.png') ...
ax = fig.add_subplot(111)这段代码中，我们首先通过调用plt.figure()函数创建了一个新的Figure对象，然后使用fig.add_subplot()函数创建了一个Axes对象。该函数的参数是三个整数（numrows，numcols，plot_number），用于指定图形的布局。在上述示例中，我们使用了参数111，表示Figure对象中只有一个子图。3.绘制...
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =False # 画布 fig = plt.figure(figsize=(12,6), # facecolor='cornsilk' ) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0) # 定义数据 data = {'category': ['name1','name2','name3','name4','name5'], ...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 画三维图前准备: 画三维图需要先得到一个Axes3D对象,上面两种方式得到的ax都是Axes3D对象,接下来就可以调用函数在ax上画图了。如下: 上述ax应该是三维画图的背景空间,基于xyz轴建立的三维空间需要先架构好。
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