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 as plt fig = plt.figure() # 在这个画布中...
add_subplot()方法在生成子图过程,简单明了,而用add_axes()方法,则生成子图的灵活性更强,完全可以实现add_subplot()方法的功能,可以控制子图显示位置,甚至实现相互重叠的效果。例如: 2 Axes方法与pyplot函数 用野路子法,也就是直接看代码,不懂的就查文档,看别人的代码的时候,图像的的各种特性经常用两套方法实现...
matplotlib.pyplot.figure():创建一个心的图形窗口或图表对象,以便在其上进行绘图操作 matplotlib.pyplot.rcParams:获取或设置全局绘图参数的默认值,如图形尺寸、字体大小、线条样式等 matplotlib.pyplot.scatter():绘制散点图 matplotlib.pyplot.subplot():用于在当前图形窗口中创建一个子图,并定位该子图在整个图形窗口中...
下面是add_subplot()函数的一些主要参数: matplotlib.pyplot.add_subplot(nrows, ncols, index, kwargs) - nrows, ncols:子图网格的行数和列数。这两个参数共同定义了整个图形中子图的布局。 - index:子图的位置。如果nrows和ncols都大于1,则index表示子图在网格中的位置,按行从左到右,从上到下的顺序编号。
add_subplot方法有两种语法形式: add_subplot(nrows, ncols, index):创建一个nrows行ncols列的子图网格,指定index号所在的子图进行绘制。 add_subplot(ax):在给定的轴对象ax上绘制子图。下面通过一些实例来展示add_subplot方法的使用方法和技巧。实例1:使用add_subplot创建2x2的子图网格 import matplotlib.pyplot as...
、plt.subplots、plt.subplot、plt.add_subplot 创建画布 作图要先有画布,plt.figure或plt.subplots都能创建画布。 import numpy as np import matplotlib.pyplotas plt x = np.linspace(0,5,100) # 测试数据 y1 = np.exp(x) y2 = np.sin(x) ...
1.subplot()函数 '''1.subplot()函数'''importmatplotlib.pyplotaspltax1=plt.subplot(212)#2*1,第2行ax2=plt.subplot(221)#2*2,第1张ax3=plt.subplot(222)#2*2,第2张 2.add_subplot()函数 add_subplot()与subplot()不同之处在于,add_subplot()需要提前创建画布,在已有画布上进行绘制。
注意,pyplot的方式中plt.subplot()参数和面向对象中的add_subplot()参数和含义都相同。 使用面向对象的方式 #!/usr/bin/python#coding: utf-8import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0,100) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(221) ...
第一个参数和第二个参数可以不一样。 importmatplotlib.pyplotasplt x = [1,2,3,4,5] y = [1,4,9,16,20] fig = plt.figure() fig.add_subplot(111) plt.scatter(x, y) plt.show()