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....
自动调整子图或图形的布局,使其更加紧凑。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。
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....
plt.plot(np.arange(12)**2) 1. 2. 3. 4. 发现子图标题重叠,在最后使用 plt.tight_layout()。 plt.subplot(211,title="pic1", xlabel="x axis") plt.plot(range(50,70)) plt.subplot(212, title="pic2", xlabel="x axis") plt.plot(np.arange(12)**2) ...
boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=df_tips, palette="Set1", width=0.5, ax=ax[2]) ax[2].set_title('一个数值变量多个分组/子分组') # 调整间距并展示 plt.tight_layout() plt.show() 3 2. 自定义箱线图 自定义形状 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot ...
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') ...
alpha=opacity,color='r',yerr=std_women,error_kw=error_config,label='Women')ax.set_xlabel('Group')ax.set_ylabel('Scores')ax.set_title('Scores by group and gender')ax.set_xticks(index+bar_width/2)ax.set_xticklabels(('A','B','C','D','E'))ax.legend()fig.tight_layout()plt....
big_ax._frameon=Falseforiinrange(1,10):ax=fig.add_subplot(3,3,i)ax.set_title('Plot title '+str(i))fig.set_facecolor('w')plt.tight_layout()plt.show() 刻度Tick Locators Tick Locators 控制着 ticks 的位置。比如下面: 代码语言:javascript ...
plt.plot(x, pdf, color= 'r' , label= '概率密度曲线' ) plt.xlabel( '观测值' ) plt.ylabel( '概率密度' ) plt.title( '概率密度曲线图' ) plt.legend() plt.grid( true ) plt.tight_layout() #显示图形 plt.show() import numpy as np impor...