虽然plt.tight_layout()函数可以大多数情况下自动调整布局,但在某些复杂的情况下,可能还需要手动调整子图的参数以获得更好的效果。此外,plt.tight_layout()函数可能会增加图形的整体尺寸,因此在调整布局时要注意图形的大小是否适合展示或导出。 总之,plt.tight_layout()函数是Matplotlib中一个非常实用的工具,它可以帮助...
ax[0, 4].plot(x, y, color='limegreen') ax[2, 2].plot(x, y, color='red') 1. 2. 紧凑布局 Tight Layout fig, ax = plt.subplots(tight_layout=True) 1. 画板背景色 ax.set_facecolor('lightblue') 1. 图中图 Inset ax.plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee') inset = plt....
plt.plot(x,x+0, '-g', label='-g') plt.plot(x,x+1, '--c', label='--c') plt.plot(x,x+2, '-.k', label='-.k') plt.plot(x,x+3, '-r', label='-r') plt.plot(x,x+4, 'o', label='o') plt.plot(x,x+5, 'x', label='x') plt.plot(x,x+6, 'dr', lab...
example_plot(axes[1,1]) 效果图如下: 为了避免多个图重叠,可以使用plt.tight_layout来实现: #之前的代码...plt.tight_layout() 效果图如下: 其中tight_layout还有两个参数可以使用,分别是w_pad和h_pad,这两个参数分别表示的意思是在水平方向的图之间的间距,以及在垂直方向这些图的间距。 另外也可以通过fig....
tight_layout(fig) # 调整整个布局 plt.show() 6 通过matplotlib绘制多样化的直方图 matplotlib主要利用hist绘制直方图,可以通过matplotlib.pyplot.hist了解更多用法 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mpl.rcParams.update(mpl.rcParamsDefault) # 恢复默认的matplotlib样式 plt...
在创建包含多个子图的图形时,有时候可能会出现重叠的标签或坐标轴,tight_layout()就是为了解决这个问题而设计 05. 绘制曲线 ax.plot(x_array, sin_y, label='sin', color='blue',linewidth=2) 在轴对象 ax 上绘制正弦曲线 x_array 为 x 轴数据,sin_y 为 y 轴数据。 参数label='sin' 设置了曲线的...
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') ...
tight_layout() plt.savefig("./Figures/密度散点图.png", dpi=300, bbox_inches="tight") plt.show() 整体解释:这段代码首先导入了所需的库,然后生成了测试数据 x 和y (实际应用还可能是真实值 y 和预测值 ^y )。接着,它使用核密度估计(KDE)来计算数据的密度分布。之后,它绘制了一个密度散点图,...
np.nonzero(outliers)[0] plot_matches(axes[1], image_original_gray, image_warped_gray, source, destination, np.column_stack((outlier_idxs, outlier_idxs)), matches_color='row') axes[1].axis('off'), axes[1].set_title('Faulty correspondences', size=20) fig.tight_layout(), pylab....
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 32, 243, 1024]) plt.title('子图4') 显示图表 plt.tight_layout() plt.show() Q2: 如何在 Python 中创建一个堆叠柱状图? A2: 在 Python 中,我们可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 来创建堆叠柱状图,以下是一个使用 Matplotlib 的示例: ...