importmatplotlib.pyplotasplt# 数据准备labels=['Python','C++','Ruby','Java']sizes=[215,130,245,210]colors=['gold','yellowgreen','lightcoral','lightskyblue']explode=(0.1,0,0,0)# 仅将第一块分离出来# 创建一个 1x2 的子图fig,axs=plt.subplots(1,2,figsize=(10,5))# 绘制饼状图axs[0...
下面是一个简单的类图,展示了如何将该功能封装在一个类中: SubplotManager+create_subplots()+set_axis_labels()+show_plots() 这一类可以管理所有有关子图的操作,将创建子图、设置标签和显示图形的功能集中起来。 7. 结论 在本文中,我们讨论了如何在 Python 中使用 Matplotlib 创建多个子图,并统一坐标轴名称。我...
axes = fig.add_subplot(111) axes.plot(np.random.randn(10)) axes.set_xlabel("x coordate") # 设置x轴label的位置为(0.-0.1) axes.xaxis.set_label_coords(0,-0.1) 2. 设置刻度上的刻度格式: importmatplotlib.ticker as ticker fig =plt.figure() axes = fig.add_subplot(111) axes.plot(np....
y_hist = plt.subplot(grid[0:3,0],xticklabels=[],sharey=main_ax)#和大子图共y轴 plt.hist(y,60,orientation='horizontal',color='gray')#图形水平绘制 y_hist.invert_xaxis()#x轴调换方向 x_hist = plt.subplot(grid[3,1:4],yticklabels=[],sharex=main_ax)#和大子图共x轴 plt.hist(x,...
ax=plt.subplot(1,4,i+1) #创建1行4列排布的第i+1个子图,也可以直接plt.subplot(),再用ax = plt.gca()来获取当前活跃的子图层 ax.set_xticks([0,5,10]) ax.xaxis.set_ticks_position("bottom") if i==2: ax.set_xlabel("sad") #实现子图差异化设置 ...
hide_labels=True) ax = fig.add_subplot(gs0[2:4, 1]) example_plot(ax, hide_labels=True) ...
(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2) # Define the axes ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1]) ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[]) ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[]) # Scatterplot on...
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)可以得到如下坐标系：2、也可以在一张画布上绘制多个坐标系，输入如下代码，可以绘制出4个坐标系：import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %config InlineBackend.figure='svg'fig=...
fig.add_subplot(ax2) ax2.set_yticks([1,3,5,7]) ax2.set_yticklabels(('one','two','three','four','five'))# 不显示‘five'ax2.set_xlim(5,0)# X轴刻度ax2.axis["left"].set_axis_direction("right") ax2.axis["left"].label.set_text("子图2 left标签")# 显示在右边ax2.axis...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, np.sin(x), rstride=1, cstride=1, color='red') ax.hold(True) ax.plot_surface(x, y, np.cos(y), rstride=1, cstride=1, color='green') plt.show() 在这个例子中,我们在同一个3D图像上绘制了两个曲面,一个是x轴...