plt.subplot(212, facecolor='y') # creates 2nd subplot with yellow background plt.plot([4,6,8]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 显示结果如下: 画布中的add_subplot()函数不会覆盖现有的图,看下面实例: import matplotlib.pyplot a
plt.figure创建一张画布,使用plt.subplot函数或其他的作图函数在这张画布上作一幅图。如果要作多幅并列的图,使用plt.add_subplot函数。 plt.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei' fig1 = plt.figure(figsize=[8,7]) # ax1 = fig1.add_subplot(121) #1行2列,第1幅图 ax1.plot(x, y1) #pl...
add_subplot()方法的网格参数和索引 下面的代码就在figure中创建了一个2*2的网格,并在第4个格子中创建了一个axes坐标系。 from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.axes import Axes import numpy as np from numpy import math fig =Figu...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 100) #新建figure对象 fig=plt.figure() #新建子图1 ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax1.plot(x, x) #新建子图3 ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax3.plot(x, x ** 2) ax3.grid(color=’r’, linestyle=’–‘, linewidth...
第一种常见画法:用 fig 画出多个 axes 子图(fig.add_subplot(221)) 第二种常见画法:plt.subplots(nrows, ncols) + axes[0, 0] 第三种细致画法:一个Figure,画多个Axes(fig1.add_axes(传入axes的具体位置) ) 第四种常见画法:plt.subplot() 画出多个 figure ...
fig = plt.figure()# 创建2x1网格的第一个子图 ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)ax1.plot(x, y1)# 创建2x1网格的第二个子图 ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)ax2.plot(x, y2)plt.show()这段代码在一个图形中创建了两个垂直排列的子图。使用subplots subplots函数是一个更简洁的方式，它一次...
使用plt.subplots()函数创建了一个figure对象和一个axes对象的数组。axs[0, 0]表示第一个子图,axs[0, 1]表示第二个子图,以此类推。在每个子图上使用不同的绘图函数绘制了不同的图形,并设置了标题和坐标轴标签。最后使用plt.show()函数显示图形。实例2:使用add_subplot在给定的轴对象上绘制子图 import ...
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt x= np.arange(0, 100)#新建figure对象fig=plt.figure()#新建子图1ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax1.plot(x, x)#新建子图3ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax3.plot(x, x** 2) ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)#新...
add_subplot()是Figure对象的方法,用于在特定的Figure是那个添加子图。使用add_subplot()方法时,首先需要创建一个Figure对象,然后调用该方法来添加子图,并将子图对象存储在变量中以进行后续操作。 subplot()是pyplot模块的函数,用于在当前的图形中添加子图。subplot()语法为plt.subplot(nrows, ncols, index)。使用subpl...
add_subplot() 和subplot() 有什么区别?如果一个不存在,他们似乎都添加了一个子图。我查看了文档,但看不出有什么不同。仅仅是为了让以后的代码更加灵活吗? 例如: fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) 对比 plt.figure(1) plt.subplot(111) 来自matplotlib 教程。 原文由 benn 发布,翻译遵循...