这时我们只需调整tight_layout()函数里的参数,就可以解决上述问题tight_layout( rect=[left, bottom, right, top])这里面所有的参数都是与画布的比值,最大为1,最小为0 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(7,5),facecolor='gray')#这里换成原谅色 plt.suptitle("heading",fontsize=17,back...
plt.tight_layout()函数的作用 plt.tight_layout()函数会根据当前图形的子图数量和位置,自动调整子图的参数,包括子图之间的间距、子图与图形边缘的间距等。这样可以确保子图之间不会重叠,并且尽可能利用整个图形窗口的空间。 如何使用plt.tight_layout() 使用plt.tight_layout()函数非常简单,只需在绘制完所有子图后调...
plt.subplot(121), plt.imshow(blur) plt.subplot(122), plt.imshow(sharp) # 调整图像边框的大小和间距 plt.tight_layout(pad=0.4, h_pad=1.0, w_pad=1.0, rect=[0, 0, 0.9, 1]) # 显示图像 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18....
plt.title('Scores by group and gender') plt.xticks(index + bar_width, ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')) plt.ylim(0,40); plt.legend(); plt.tight_layout(); plt.show(); 得到的图像是: 再贴一图: 这是我关于pose识别率的实验结果,感觉结果真是令人不可思议!(非博主原文!) def drawBa...
ax= plt.subplot(2,2, i+1) sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax) AI代码助手复制代码 顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉,右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用plt.tight_layout很方便 plt.figure(figsize=(8,8)) fori, col inenumerate(categorical): ...
字号等plt.subplot(223)plt.plot([1,2,3])plt.subplot(224)plt.bar([1,2,3],[4,5,6])plt.suptitle('matplotlib.pyplot api',color='r')fig.tight_layout(rect=(0,0,1,0.9))plt.subplots_adjust(left=0.125,bottom=-0.51,right=1.3,top=0.88,wspace=0.2,hspace=0.2)#plt.tight_layout()plt....
如果旋转不足以解决问题，可以尝试使用plt.tight_layout()或fig.autofmt_xdate()（针对日期轴）自动调整...
rects2= plt.bar(x_index + bar_width, y2_data, width=bar_width,alpha=0.5,color='r',label='legend2') plt.xticks(x_index+ bar_width/2, x_data)#x轴刻度线plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() 饼图 importmatplotlib.pyplot as plt ...
matplotlib在1.1版本中引入了tight_layout()函数,通过该函数调整子图的内边距及子图的间隙,使子图能适应画布的绘图区域。tight_layout()函数的语法格式如下: tight_layout(pad=1.08,h_pad=None,w_pad=None,rect=None) 该函数的参数含义如下。 .pad:表示画布边缘与子图边缘之间的空白区域的大小,默认为1.08。
Code #2: tight_layout # Import Libraryimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# Create figure and subplotfig, ax = plt.subplots(1, 2)# Define Datax = np.arange(0.0, 30.0 , 0.02) y1 = np.sin(x) y2 = np.exp(-x)# PLot Subplot 1ax[0].plot(x, y1, label='Line1')...