在Python的Matplotlib库中,Figure、Subplot和Axes是用于创建和定制图表的重要组件。它们之间的关系可以用一个简单的比喻来描述:想象一个画布(Figure)上可以放置多个画板(Subplot),每个画板上可以绘制不同的图形(Axes)。下面我们将详细解释它们之间的关系和用途。 Figure:画布Figure是Matplotlib中的顶级容器,相当于一个画布。
import matplotlib.pyplot as plt# Generate data for plots x = [1, 2, 3, 4, 5]y = x# Get an empty figurefig1 = plt.figure()# Get the axes instance at 1st location in 1x1 gridax = fig1.add_subplot(1,1,1)# Generate the plotax.plot(x, y)# Set labels for x and y axisax...
fig:matplotlib.figure.Figure对象 ax:Axes(轴)对象或Axes(轴)对象数组。 2,figure()参数 matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class'matplotlib.figure.Figure'>, clear=False, **kwargs) 创建一个新的画布(figure)。 输入...
若干彼此对齐的行列子图是常见的可视化任务,Matplotlib 拥有一些可以轻松创建它们的 简便方法。最底层的方法是用 plt.subplot() 在一个网格中创建一个子图。这个命令有三个整型参数——将要创建的网格子图行数、列数和索引值,索引值从 1 开始,从左上角到 右下角依次增大。 for i in range( 1, 7): plt.subp...
代码如下, 参照matplotlib绘制多个子图——subplot #!/usr/bin/env python #!encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(t):returnnp.exp(-t) * np.cos(2* np.pi * t)if__name__ =='__main__': t1 = np.arange(0,5,0.1) ...
import matplotlib.pyplot as plt #figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)#num:图像编号或名称，数字为编号，字符串为名称 #figsize:指定figure的宽和⾼，单位为英⼨；#dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英⼨多少个像素，缺省值为80 ,1英⼨等于2.5cm,...
importmatplotlib.pyplotasplt# 生成一个没有子图 (Axes) 的画布 figfig=plt.figure()plt.show() 【运行结果】 [图]什么也没有~ 执行上述代码,会得到如下结果,并没有图形显示出来。 无木不成林 正如“无木不成林”,如果没有子图,光有一个画布,是无法构成一个图形显示对象的。但是,如果我们有意识地添加子图...
Python3 matplotlib的绘图函数 subplot()简介 ⼀、简介 matplotlib下, ⼀个 Figure 对象可以包含多个⼦图(Axes), 可以使⽤ subplot() 快速绘制, 其调⽤形式如下 :subplot(numRows, numCols, plotNum)图表的整个绘图区域被分成 numRows ⾏和 numCols 列 然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个⼦...
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(1,4,figsize=(16, 4)) for i in range(4): ax[i].set_xlabel("happy") ax[1].set_xlabel("sad") #注意ax的下标从0开始 plt.show() 相对于subplot,subplots还可以直接设置一些其他的参数 ...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建子图fig,axs=plt.subplots(2,2)# 示例数据data1=[1,2,3,4]data2=[1,4,9,16]data3=[1,8,27,64]data4=[1,16,81,256]# 设置子图的坐标轴范围axs[0,0].set_ylim(0,5)axs[0,1].set_ylim(0,20)axs[1,0].set_ylim(0,70)axs[1,1].set_ylim(0,300...