plt.subplot(2,3,i) plt.text(0.5,0.5,str((2,3,i)),fontsize=18,ha='center') plt.show() 这个用法非常简单和直观,着重说一下plt.subplots_adjust这个方法,他设置了子图之间的纵、横两方向上的间隙,然后子图中的文本就是他的编号规则。 但是有没有一种感觉,就是这里面的子图显得非常拥挤,因为每个子图...
ax1 = plt.subplot(1,1,1,facecolor='white') #开一个新窗口,创建1个子图。facecolor设置背景颜色 print(ax1) #获取对窗口的引用,适用于上面三种方法 # fig = plt.gcf() #获得当前figure # fig=ax1.figure #获得指定子图所属窗口 # fig.subplots_adjust(left=0) #设置窗口左内边距为0,即左边留白为0。
根据以下源码可知,子图间距的默认设置即rcParams["figure.subplot.[name]"],使用subplots_adjust函数调整后,间距配置保存在figure.subplotpars。 pyplot.subplots_adjust()源码 AI检测代码解析 def subplots_adjust( left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None): return gcf().subplots...
2. plt.subplots_adjust()概述 plt.subplots_adjust()⽅法常⽤的参数有6个。其语法如下：plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)其中，left, bottom, right, top依次表⽰四个⽅向上的，图表与画布边缘之间的距离。这四个参数的每个参数的取值范围...
#plt.subplot的sharex和sharey参数可以指定所有的subplot使用相同的x,y轴刻度。 利用Figure的subplots_adjust方法可以调整间距。 subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None) 颜色color,标记marker,和线型linestyle
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 位置221 画一幅简单的折线图fig = plt.figure(1, facecolor='#33ff99', figsize=(10, 6))ax1 = plt.subplot(221)ax1.set_title('ax1')ax1.set_face...
add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0) # 定义数据 data = {'category': ['name1', 'name2', 'name3', 'name4', 'name5'], 'quantity': [138, 181, 118, 107, 387]} others = {'category': ['name1', 'name2', 'name3', ], 'quantity': ...
subplots_adjust(wspace=0, hspace=0) 图9-5 各subplot之间没有间距 不难看出,其中的轴标签重叠了。matplotlib不会检查标签是否重叠,所以对于这种情况,你只能自己设定刻度位置和刻度标签。后面几节将会详细介绍该内容。 颜色、标记和线型 matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串...
plt.subplots_adjust 命令可以调整子图之间的间隔。用面向对象接口的命令 fig.add_subplot() 可以取得同样的效果。 fig = plt.figure()fig.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.4)for i in range(1, 7): ax = fig.add_subplot(2, 3, i) ax.text(0.5, 0.5, str((2, 3, i)), fontsize=18, ha...
ax1 = f.add_subplot(211) plot_acf(ts,ax=ax1,lags=lags) ax2 = f.add_subplot(212...