上面的第一个示例是采用figure.add_axes来进行设置,第二个示例是采用colorbar().ax.set_position属性函数来进行设置。 matplotlib.axes.Axes.set_position Axes.set_position(pos, which='both')[source] Set the Axes position. Axes have two position attributes. The 'original' position is the position allo...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineplt.style.use("ggplot") 1. fig.add_axes 先调用plt.figure()创建Figure对象,图表是所有坐标的容器。 调用fig.add_axes()在图表的任意位置添加子图,该方法接收一个包含4个数字的列表: $[x, y, width, height]$,分别代表子图左下角的坐标(x,y),...
import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6,7] y=[1,3,4,2,5,8,6] # 确定大图左下角的位置以及宽高 left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8 # 绘制大图 fig=plt.figure() ax1=fig.add_axes([left,bottom,width,height]) ax1.plot(x,y,'r') ax1.set_xlabel('x'...
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(4,4),dpi=200) x = [1,2,3,4,5,6,7] y = [1,3,4,2,5,8,6] #fig.add_axes(*args, **kwargs) left, bottom,width,height = 0.1,0.1,0.8,0.8 ax1 = fig.add_axes([left,bottom,width,height]) ax1.plot(x,y,'r') a...
关于Matplotlib的图层 图层可分为四种 Canvas层 画布层 位于最底层,用户一般接触不到。 matplotlib.pyplot就是一个canvas层 Figure层 图像层 建立在Canvas之上。 plt.figure()就是一个figure层 Axes层 坐标层 建立在Figure之上。fig.add_axes(ax)就加一个Axes层ax在figure上,这时就可以画出一个空白的坐标了。
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8], projection='rectilinear', polar=False) plt.show() demo 运行结果 参考链接 :matplotlib.figure - Matplotlib 3.5.1 documentation 二. 通过将画布分成若干个子区域,来绘制画图区域 2.1 matplotlib.pyplot.subplot ...
首先一幅Matplotlib的图像组成部分介绍。 基本构成 在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。所属关系如下: 详解图像各个组件 下面以一个直线图来详解图像内部各个组件内容: ...
Axes类可以设置图片(或子图)中相关属性:绘图数据、坐标轴刻度/标签、标题、图例等。它是Python操作绘图的主要接口。Matplotlib定义了一个axes类(轴域类),在一个给定的画布(figure)中可以包含多个axes对象,但是同一个axes对象只能在一个画布中使用。比如,2D绘图区域(axes)包含两个轴(axis)对象;如果是3D绘图区域,则...
本文介绍Python Matplotlib实用小技巧! 1. 添加标题-title matplotlib.pyplot 对象中有个 title() 可以设置表格的标题。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False...
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False %matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) ...