add_subplot(self, *args, **kwargs) 1. add_subplot()方法,“向figure添加一个Axes作为一subplot布局的一部分。” 要调用add_subplot()方法,有4种签名形式: add_subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) add_subplot(pos, **kwargs) add_subplot(ax) ,这里的ax必须是作为子图布置的一部分创建的,即用...
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 randn plt.plot(randn(50).cumsum(),'k-...
但是,plt.subplots()与fig.add_subplot()相比稍微麻烦一点,但是功能也多一点,通过返回ax列表中的子图个数进行子图的绘制: import matplotlib.pyplot as pltfig,ax=plt.subplots(1,2,dpi=300)ax[0].text(0.3,0.5,"1st Subplot")ax[0].set_xticks([])ax[0].set_yticks([])ax[1].text(0.3,0.5,"2nd...
要初始化上面的内容,可以键入: import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() fig.add_subplot(221) #top left fig.add_subplot(222) #top right fig.add_subplot(223) #bottom left fig.add_subplot(224) #bottom right plt.show() 原文由 SaiyanGirl 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 ...
ax4= fig.add_subplot(3,2,6) plt.show() 我们看到plt.figure()这个方法,我们设置一个整体的图。然后我们在往这个图中增加我们需要的子图 fig.add_subplot(3,2,1)意思是在figure中,添加一个3行2列的子图,其中,最后一个参数是子图的位置 我们在做一下变换,对比一下可以很清楚的看到,我们看看下面的代码 ...
1, fig.add_subplot(numrows, numcols, fignum) ###三个参数,分别代表子图的行数,列数,图索引号。 eg: ax = fig.add_subplot(2, 3, 1) (or ,ax = fig.add_subplot(231)) 2, plt.subplots()使用 x=np.linspace(0,2*np.pi,400) y...
第一种，通过fig.add_subplot(行、列、位置)添加 import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure(...
注意,pyplot的方式中plt.subplot()参数和面向对象中的add_subplot()参数和含义都相同。 使用面向对象的方式 #!/usr/bin/python#coding: utf-8import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0,100) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(221) ...
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”。
也可以使用fig.add_subplot()逐个对子图进行设置 ax1=fig.add_subplot(141) #后续直接通过ax1设置子图 subplots:返回两个变量,Figure实例fig和ax数组,即画布和坐标轴(子图)数组对象,相当于ax已经提前准备好了,可以通过ax下标方便的对指定的axes进行设置,如实现上述subplot同样操作的代码如下: ...