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子图,以便...
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...
Adjusting the spacing of margins and subplots调整边距和子图的间距 subplots_adjust(self, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)Tune the subplot layout.调整子图布局。 The parameter meanings (and suggested defaults) are:参数含义(和建议的默认值)是: left = 0.125 #...
plt.tight_layout() 第三种:只在最外层坐标轴显示且多个ax共用一个 label import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(3, 3, figsize=(6,6)) fig.text(0.5, 0, 'x', ha='center')#或plt.figtext(0.5, 0, 'x', ha='center') fig.text(0, 0.5, 'y', va='center',rotation=...
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...
plt.subplots调用后将会产生一个图表(Figure)和默认网格(Grid),与此同时提供一个合理的控制策略布局子绘图。 一、只有子图的绘制 如果没有提供参数给subplots将会返回: Figure一个Axes对象 例子: fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title('A single plot') ...
一、fig, ax = plt.subplots()的作用? 它是用来创建 总画布/figure“窗口”的,有figure就可以在上边(或其中一个子网格/subplot上)作图了,(fig:是figure的缩写)。 plt.subplot(111)是plt.subplot(1, 1, 1)另一个写法而已[引用链接],更完整的写法是plt.subplot(nrows=1, ncols=1, index=1)[官网matplo...
用python plt.subplots画色块图 fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplot as plt color_map= [(220, 20, 60), (139, 0, 139), (123, 104, 238), (248, 248, 255), (0,255, 255), (0, 255, 127), (255, 255, 0), (210, 180, 140)]#1行8子图fig, axs = plt.subplots(1, len(...
需要注意的是，plt.gca()获取当前子图的属性，plt.gcf()获取当前图形属性，而plt.cla()和plt.clf()用于清理当前轴和图形。在创建子图时，可能需要调整子图间的间距，以避免标签重叠，这时可以使用plt.subplots_adjust()。让我们通过实例来展示不同的子图绘制方法：首先，使用plt.subplot()，如2行4列...