第一种常见画法:用 fig 画出多个 axes 子图(fig.add_subplot(221)) 第二种常见画法:plt.subplots(nrows, ncols) + axes[0, 0] 第三种细致画法:一个Figure,画多个Axes(fig1.add_axes(传入axes的具体位置) ) 第四种常见画法:plt.subplot() 画出多个 figure 据本人的实践经验,大概有3种。 多字图画图的...
三、使用add_subplot add_subplot()函数用于在图形中添加子图,其基本语法如下所示: fig.add_subplot(nrows, ncols, index) 其中,fig为fig = plt.figure()产生的Figure对象,nrows为子图的行数,ncols为子图的列数,index为当前子图的索引(从1开始,先行后列顺序递增)。 add_subplot()返回一个AxesSubplot对象,其表...
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,看下面实例: import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() # 在这个画布中...
python add sub python add subplot 1. 2. matplotlib的图像都位于figure对象中。不能通过空的figure绘图,需要使用add_subplot创建一个或多个subplot。 %matplotlib inline jupyter notebook 显示图表 ax1=fig.add_subplot(2,2,1) 1. 图像是2*2的,当前选中的是4个subplot中的第一个。 from numpy.random import...
这些是编码为单个整数的子图网格参数。例如,“111”表示“1x1 网格,第一个子图”,“234”表示“2x3 网格,第 4 个子图”。 add_subplot(111) 的替代形式是 add_subplot(1, 1, 1)。 原文由 Constantin 发布,翻译遵循 CC BY-SA 2.5 许可协议 有用 回复 社区...
fig.add_subplot(111) plt.scatter(x, y) plt.show() 找了很多文档, 基本都是粘贴复制,没几个明确指出的,总结了一下: 这些是作为单个整数编码的子绘图网格参数。例如,“111”表示“1×1网格,第一子图”,“234”表示“2×3网格,第四子图”。
第一种，通过fig.add_subplot(行、列、位置)添加 import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure(...
实例1:使用add_subplot创建2x2的子图网格 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建2x2的子图网格 fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 在每个子图上绘制不同的图形 axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title(...
ax2=fig.add_subplot(gs[-1,-1]) annotate_axes(ax2,'ax2') fig.suptitle('Manual gridspec with right=0.75') 2.3 axes 调节 ax.spines.top.set_visible() 可以设置是否显示坐标轴。也许可以用来操作子图紧邻共享坐标轴的情况。 def squiggle_xy(a,b,c, d, i=np.arange(0.0,2*np.pi,0.05)): ...