或者plt.plot(x,y,x,y2) 结果都一样 2. axis函数 : plt.axis([x1,x2,y1,y2]) 传入的参数是含有4个元素的列表,修改坐标系的区间范围。 plt.axis(‘aqual’) #坐标间隔相等 plt.axis(‘off’) #消除坐标 plt.axis([0,7,-0.5,0.8]) plt.plot(x,y) 1. 2. savefig函数 : plt.savefig(“文...
调整subplot周围的间距 Figure的subplots_adjust方法可以修改间距 #subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wpace=None,hspace=None) fig,axes=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].hist(randn(500),bins=50,color='k',...
subplot绘图时 用ax.set_titile()对当前活跃的ax(子图)设置标题 subplots绘图时 用ax[][].set_title() 设置指定ax(子图)的标题 设置画布的标题时采用fig.suptitle() 如果想把多条线画在一个子图里可以用 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots(3, 3, figsize=(6,...
结果如下:我们可以像使用Matplotlib一样在一个图像中创建多个图形: fig, axes = plt.subplots(1, 2, sharey=True, figsize=(8, 4))sns.scatterplot(x="Mes", y="deep learning", hue="categorical", data=df, ax=axes[0])axes[0].set_title('Deep Learning')sns.scatterplot(x="Mes", y="machi...
使用 subplots_adjust 调整边距和子图的间距 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # ...
y= np.sin(x**2)#创建一个画像和子图 -- 图2fig, ax =plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title('Simple plot')#创建两个子图 -- 图3f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True) ax1.plot(x, y) ax1.set_title('Sharing Y axis') ...
subplots()函数有两个命名关键字参数sharex和sharey,有四种取值 'row' 'col' 'all',等同于True 'none',等同于False importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmpl mpl.use('Qt5Agg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ...
可以看出两者的横坐标刻度并不对齐,那么应该如何设置共享?答:在subplot创建之时使用sharex=True和sharedy=True分别创建X轴共享或者Y轴共享。 将上边的例子修改为以下: fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True) fig.suptitle('Aligning x-axis using sharex') ...
fig, ax = plt.subplots # 设置等比例轴,x和y轴等比例 ax.axis('equal') # 画饼图 mypie, _ = ax.pie(group_size, radius=1.3, labels=group_names, colors=[a(0.6), b(0.6), c(0.6)],wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='white')); ...
par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color()) par2.axis["right"].label.set_color(p3.get_color()) plt.draw() plt.show() AI代码助手复制代码 # 第二坐标fig, ax_f = plt.subplots()# 这步是关键ax_c = ax_f.twinx() ...