cos_y = np.cos(theta_arr)# 使用hsv色谱生成一组渐变色,颜色种类和散点数相同colors = plt.cm.hsv(np.linspace(0,1,len(cos_y)))# 设置图片大小fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6))# 绘制正圆,横轴坐标为cos,纵坐标为sinax.plot(cos_y, sin_y, zorder=1, color='k', lw=0.25) ax.scatte...
1. plot by matlab format:plt.subplot() fig=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=100)plt.subplot(2,4,1)plt.plot(x1,y1,color='firebrick',linewidth=0.8,label='Linear');plt.legend(loc='upper center')plt.ylabel('y',fontsize=8);plt.xlabel('x')plt.title('Linear')plt.subplot(2,4,2)plt....
fig=plt.figure()#创建figure对象即画布,可以包含多个子图即Axes(一个坐标轴一个子图) plt.subplot() & plt.subplots() subplot:返回一个变量ax,调用一次就绘制一次,画多图时使用for循环,需要对指定的axes设置时不方便 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(16, 4), dpi=200) #通过fo...
1.fig, ax = plt.subplots(figsize = (a, b))解析 在matplotlib一般使用plt.figure来设置窗口尺寸。 plt.figure(figsize=(a, b)) 1. 其中figsize用来设置图形的大小,a为图形的宽, b为图形的高,单位为英寸。、 但是如果使用plt.subplots,就不一样了。 fig, ax = plt.subplots(figsize = (a, b)) 1...
上述代码中,我们使用了subplots函数来创建一个包含两个子图的图表,并使用figsize参数来调整图表的大小。之后,我们使用plot函数分别在每个子图中绘制温度和湿度数据。最后,我们使用tight_layout函数来调整子图的布局,使得子图之间的间距合适。 总结 通过使用subplots函数并调整figsize参数,我们可以很方便地调整python subplots的...
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) 遍历所有的子图对象,并设置子图内容 for i, ax in enumerate(axs.flat): ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) ax.set_title(f'Subplot {i+1}') plt.tight_layout() plt.show()
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9,4))# 绘制矩形箱线图bplot_rect = ax1.boxplot( x=all_data,# 需要绘制的数据vert=True,# 垂直排列箱线图widths=0.3,# 箱形宽度labels=labels,# 箱形图的标签patch_artist=True,# 是否为箱子填充颜色,默认为Falsemedianprops={# ...
利用Figure的subplots_adjust方法可以调整间距。 subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None) 颜色color,标记marker,和线型linestyle matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写:'g--',表示颜色是绿色green,线型是'--'虚线。也可以使用...
fig, ax = plt.subplots() box_plot = ax.boxplot((data1, data2, data3, data4, data5), labels=labels, boxprops={'color': 'black'}, showmeans=True, patch_artist=True, ) colors = ['pink', 'blue', 'green', 'yellow', 'red'] ...
3 接着生成原始数据与图片，这个形式是先生成一个空的图片，然后，我们在定义图片的内容的：img = data.coffee()hsv = color.rgb2hsv(img)fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()4 接着，对每一个子图进行编辑就可以啦：ax0.imshow(img)ax1.imshow...