最后使用plt.show()显示图形。总结:plt.subplots()是Matplotlib库中一个非常重要的函数,用于创建子图。通过使用这个函数,我们可以方便地进行多图比较或者展示数据的多个特征。通过ax和plt两种方式都可以控制子图,其中ax方式更加灵活,可以方便地操作每个子图的细节。在实际应用中,我们可以根据需要选择合适的方式创建
plt.show() 在这个例子中,我们创建了一个2行2列的布局,并在每个位置上绘制了不同的图形。 四、使用SUBPLOTS函数 除了subplot函数,matplotlib还提供了一个更高级的函数subplots,它能够同时创建一个包含多个子图的Figure对象和一个子图数组。subplots函数的语法为subplots(nrows, ncols)。下面是一个使用subplots函数的例...
4、plt.subplots( ):一个步骤生成多个图(推荐使用) import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3] y = [1,2,3] #1.直接生成1行2列的两个子图,分别作为对象返回给元组中的axe1和axe2 fig,(axe1,axe2) = plt.subplots(1,2) #注意:若是只生成1个图,可以使用以下语句 # fig,axe = plt.subplot...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个画布,并将这个画布分成2x2个的子区域 fig,a = plt.subplots(2,2) x = np.arange(1,5) # 在第一个axes区域画图并设置标题 a[0][0].plot(x,x*x) a[0][0].set_title('square') # 在第一行第二列的axes区域画图并设置标题 a[...
importmatplotlib.pyplot as 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
所以plt当中提供了subplots方法可以直接创建出figure和subplot对象,我们只需要传入我们希望得到的子图的长和宽即可。由于子图会有多个,所以返回的结果会自动存入一个二维数组当中,我们只需要用数组的形式去访问它即可。 我们来看一个例子: 关于figure和subplot的基本用法就介绍完了,当然除了今天介绍的内容之外,还有很多其他...
使用plt.xlabel和plt.ylabel时，可能只影响最后一个子图。可以使用fig.text或fig.figtext方法针对整个画布设置文本。子图标题：在subplot下，可以使用ax.set_title设置子图标题。在subplots下，通过ax[][].set_title设定特定子图的标题。画布标题：使用fig.suptitle设置整个画布的标题。四、在同一子图中绘制...
import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i in range(1,7): plt.subplot(2,3,i) plt.text(0.5,0.5,str((2,3,i)),fontsize=18,ha='center') plt.show() 这个用法非常简单和直观,着重说一下plt.subplots_adjust这个方法,他设置了子图之间的纵、横两方向上...
在上一节的matplotlib.pyplot基础学习笔记中,已经说明了画布(Figure)和坐标轴(Axes)之间的关系,在实际的可视化项目中,若在一张图中画太多的曲线,那么整幅图像可能变得比较拥挤,导致其可观性变得较差,因此常常需要在一幅图中显示多个子图(Subplots),各个子图的坐标轴范围及刻度可能不尽相同,各自图的标识等等都可能不...
在Python中使用plt.subplots清理代码,plt.subplots是Matplotlib库中的一个函数,用于创建一个包含子图的图像。它可以帮助我们更好地组织和管理图形代码,使其更加清晰和可读。 具体而言,plt.subplots函数可以在一个图像窗口中创建一个包含一个或多个子图的网格。它接受两个参数:行数和列数,用于指定子图网格的大小和排列...