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...
fig, ax = plt.subplots(ncols=3, tight_layout=True) x = np.linspace(0, 4*np.pi, 100) y = np.sin(x) ax[0].plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee') ax[1].plot(x, y, color='red', label='Xovee') ax[2].plot(x, y, color='blue', label='Xovee') ax[0].grid(...
我尝试了 tight_layout() 函数,但这只会让事情变得更糟。 例子: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt f = np.random.random(100) g = np.random.random(100) fig = plt.figure() fig.suptitle('Long Suptitle', fontsize=24) plt.subplot(121) plt.plot(f) plt.title('Very Long ...
example_plot(axes[1,0]) 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...
# Finalize the plot sns.despine(bottom=True) plt.setp(f.axes, yticks=[]) plt.tight_layout(h_pad=3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. ...
plt.plot([0,1], [0,1],'k--') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.tight_layout() ifsave_path: plt.savefig(f"{save_path}/{model_name}_roc.png"...
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 ...
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 ...
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.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None)来实现,效果如下: ...
plt.plot(x, y2, label='Cos') plt.title('Cos Function') plt.legend() 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: ...