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。可以通过Figure的subplotpars参数来修改这些属性。 ...
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...
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() # 在这个画布中用ax添加第一个子块 ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot([1,2,3]) #在这个画布分成2x2的区域,取第一个区域进行 画图 ax2 = fig.add_subplot(221, facecolor='y') ax2.plot([1,2,3]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
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...
#创建一个figure对象fig =plt.figure()#添加一个Axesax1 = fig.add_subplot(211)#添加一个Axes,其中参数是left,bottom,width,heightax2 = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.3]) 1.2操作当前Axes对象: 可以通过figure.gca以及figure.sca来设置和获取当前的axes对象。示例代码如下: ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 = np.sin(x) + np.cos(x) y4 = np.sin(x) - np.cos(x) # 创建一个图形对象 fig = plt.figure() # 添加子图 ax1 = fig.add_subplot(...
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...
Figure 图 Axes 坐标轴(实际画图的地方) 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) ...
figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) plt.show() 为了改变x轴刻度,使用set_xticks和set_xticklabels方法。前者表明刻度标注的范围,后者设置刻度标签的内容: fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot(np.random.randn(1000)....
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] fig = plt.figure() fig.add_subplot(111) plt.scatter(x, y) plt.show() 哪个产生: 我一直在疯狂地阅读文档,但找不到 111 的解释。有时我会看到一个 212。 fig.add_subplot() 的参数是什么意思? 原文...