Python Matplotlib中的plt.tight_layout(): 优化图表布局 在Python的数据可视化库Matplotlib中,当我们尝试在同一个图形窗口中绘制多个子图(subplots)时,有时会遇到子图之间或子图与图形边缘之间的间距不合适,导致图形元素重叠或浪费空间。为了解决这个问题,Matplotlib提供了plt.tight_layout()函数,该函数能够自动调整子图的...
plt.tight_layout() # 调整子图布局,防止重叠 plt.show() 在这个例子中,使用plt.subplot创建了两个子图,分别绘制了正弦和余弦函数。 Matplotlib还提供了大量的定制化选项,包括颜色、线型、标记等。例如: plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o', label='Data Points') 这将绘制一条红色...
Python培训:紧密布局的应用 matplotlib中紧密布局与约束布局相似,它采用紧凑的形式将子图排列到画布中,仅适用于刻度标签、坐标轴标签和标题位置的调整。 pyplot中提供了两种实现紧密布局的方式:第一种方式是调用tight_layout()函数;第二种方式是修改figure.autolayoutrcParam配置项。关于紧密布局的两种实现方式的介绍如下。
除了上述两种方法,matplotlib库还提供了一种更加智能的调整参数方法,即使用tight_layout方法调整子图之间和周围的填充,是指产生指定的紧密布局。该方法参数如下: tight_layout( pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None) 参数1:pad:指定图形边缘和子图边缘之间的填充,以字体大小为单位 参数2:h_pad:指定相邻...
“plt”:表示 matplotlib.pyplot 模块的别名,它包含了许多绘制图形、设置图形属性和保存图形的函数。 “savefig”:表示保存图形函数,用于将当前绘制的图形保存为文件。 “coup1.png”:表示要保存的文件名,可以是任何有效的文件名,包括路径和扩展名。 “bbox_inches=‘tight’”:表示要保存的图像边界框,这里设置为 ...
pyplot中提供了两种实现紧密布局的方式:第一种方式是调用tight_layout()函数;第二种方式是修改figure.autolayoutrcParam配置项。关于紧密布局的两种实现方式的介绍如下。 (1)调用tight_layout()函数 matplotlib在1.1版本中引入了tight_layout()函数,通过该函数调整子图的内边距及子图的间隙,使子图能适应画布的绘图区域。
tight_layout自动调整子图参数,使之填充整个图形区域,同时还考虑到轴标签、标题等其他元素。 示例代码 5:使用tight_layout调整布局 importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.gridspecasgridspec fig,axs=plt.subplots(2,1)axs[0].plot([1,2,3],[1,4,9])axs[0].set_title("how2matplotlib.com Example 5...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500) y_cos = np.cos(x) y_sin = np.sin(x) mpl.rc_file_defaults() fig = plt.figure(dpi=150, figsize=(8, 3)) fig.patch.set_edgecolor('grey') ...
plt.tight_layout() # 调整子图布局,防止重叠 plt.show() 在这个例子中,使用plt.subplot创建了两个子图,分别绘制了正弦和余弦函数。 Matplotlib还提供了大量的定制化选项,包括颜色、线型、标记等。例如: plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o', label='Data Points') ...
plt.tight_layout(pad=0.1) # 保存图片 plt.savefig('plot.png') 柱状图、堆积柱状图 bar 绘制柱状图,通过 bottom 参数可以绘制堆积柱状图 # 生成数据 x = range(1, 6) y1 = [1 for i in x] y2 = [i for i in x] # 绘制堆积柱状图 plt.bar(x, y1, color='tab:blue', edgecolor='black', ...