1,subplots()参数 matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) 1. 创建一个画像(figure)和一组子图(subplots)。 这个实用程序包装器可以方便地在单个调用中创建子图的公共布局,包括封闭的图形对象。 输入参数说明...
fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))x=np.linspace(-5,5,100)y=x**2ax.plot(x,y,label='y=x^2')ax.set_title('How2matplotlib.com - Crossing Axes')# 禁用X轴和Y轴的裁剪ax.xaxis.set_clip_on(False)ax.yaxis.set_clip_on(False)# 设置轴线位置ax.spines['left'].set_po...
ax=plt.subplots(figsize=(8,6))x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)ax.plot(x,y,label='sin(x)')ax.xaxis.set_minor_formatter(NullFormatter())ax.set_title('How2matplotlib.com - NullFormatter Example')ax.legend()plt.show()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3)) fig.subplots_adjust(top=0.8) ax.plot(x, y) ax.set_title('Vertically offset title', pad=30) plt.show() 四、刻度和刻度标签 axes 具有用于 ax.xaxis 和 ax.yaxis 的 matplotlib.axis.Axis 对象,包含刻度标签如何布局的信息。 Axis 对象具有主要和次要刻...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,5)) axes[0].plot(x, x**2, x, x**3, lw=2) axes[0].grid(True) # 显示网格 axes[1].plot(x, x**2, x, x**3) axes[1].set_ylim([0, 60]) # 设置y轴范围 ...
importmatplotlib.pyplotasplt# 之后的代码默认引入此包 Figure 画板 创建一个简单的画板并展示 fig,ax=plt.subplots()plt.show()# 之后的代码默认省略此步骤 设定画板的长宽figsize fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,3)) 设定子图 fig,ax=plt.subplots(nrows=3,ncols=5) ...
import matplotlib .pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[3,6,7,9,2] # 实例化两个子图(1,2)表示1行2列 fig,ax=plt.subplots(1,2) ax[0].plot(x,y,label='trend') ax[1].plot(x,y,color='cyan') ax[0].set_title('title 1') ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.random.randn(len(x)) aspect = 2.75/5 fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5 * aspect)) # could query the default aspect ratio, but a bit easier to just set it explicitly: ax.set_box_aspect...
importmatplotlib .pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[3,6,7,9,2]#实例化两个子图(1,2)表示1行2列fig,ax=plt.subplots(1,2) ax[0].plot(x,y,label='trend') ax[1].plot(x,y,color='cyan')ax[0].set_title('title 1')
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mpathes #设置2个子图 fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(9,5)) xy1 = np.array([0.2,0.8]) xy2 = np.array([0.2,0.8]) ax1 = plt.subplot(121) #绘制子图1对象 ax2 = plt.subplot(122) #绘制子图2对象...