matplotlib命令与格式：图像(figure)与子区域(axes)布局与规划
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matplotlib命令与格式：图像(figure)与子区域(axes)布局与规划
1.figure语法及操作
(1)figure语法说明
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80facecolor:背景颜色edgecolor:边框颜色frameon:是否显示边框
import matplotlib.pyplot as plt
创建自定义图像
fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='blue')
plt.show()
2.subplot创建单个子图
(1) subplot语法
subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)
subplot可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图 ，参考下面例子。
import numpy as np &
import matplotlib.pyplot as plt &
x = np.arange(0, 100) &
plt.subplot(221) &
plt.plot(x, x) &
plt.subplot(222) &
plt.plot(x, -x) &
plt.subplot(223) &
plt.plot(x, x ** 2) &
plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
plt.subplot(224) &
plt.plot(x, np.log(x)) &
plt.show() &
3.subplots创建多个子图
(1)subplots语法
subplots参数与subplots相似
import numpy as np &
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100) &
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1=axes[0,0]
ax2=axes[0,1]
ax3=axes[1,0]
ax4=axes[1,1]
ax1.plot(x, x) &
ax2.plot(x, -x)
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
ax4.plot(x, np.log(x)) &
plt.show()&
4.面向对象API：add_subplots与add_axes新增子图或区域
add_subplot与add_axes都是面对象figure编程的，pyplot api中没有此命令
(1)add_subplot新增子图
add_subplot的参数与subplots的相似
import numpy as np &
import matplotlib.pyplot as plt &
x = np.arange(0, 100) &
#新建figure对象
fig=plt.figure()
#新建子图1
ax1=fig.add_subplot(2,2,1) & & &
ax1.plot(x, x)&
#新建子图3
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#新建子图4
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)
ax4.plot(x, np.log(x)) &
plt.show()
(2)add_axes新增子区域
add_axes为新增子区域，该区域可以座落在figure内任意位置，且该区域可任意设置大小
add_axes参数可参考官方文档:
import numpy as np &
import matplotlib.pyplot as plt &
#新建figure
fig = plt.figure()
# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
#新建区域ax1
#figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80%
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
# 获得绘制的句柄
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, 'r')
ax1.set_title('area1')
#新增区域ax2,嵌套在ax1内
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
# 获得绘制的句柄
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(x,y, 'b')
ax2.set_title('area2')
plt.show()&
[转]&[转]&[转]&[转]&[转]&[转]&
喜欢该文的人也喜欢Python使用add_subplot与subplot画子图操作
原创
 14:34:57
306
这篇文章主要介绍了Python使用add_subplot与subplot画子图操作,涉及Python使用matplotlib模块进行图形绘制的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python使用add_subplot与subplot画子图操作。分享给大家供大家参考，具体如下：子图：就是在一张figure里面生成多张子图。Matplotlib对象简介
FigureCanvas
坐标轴(实际画图的地方)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-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax1.plot(x, x)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.plot(x, -x)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax3.plot(x, x ** 2)
ax4 = fig.add_subplot(224)
ax4.plot(x, np.log(x))
plt.show()pyplot的方式#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x, x)
plt.subplot(222)
plt.plot(x, -x)
plt.subplot(223)
plt.plot(x, x ** 2)
plt.subplot(224)
plt.plot(x, np.log(x))
plt.show()运行结果：相关推荐：以上就是Python使用add_subplot与subplot画子图操作的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列，plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域，如何理解呢？如果numRows ＝ 3，numCols ＝ 2，那整个绘制图表样式为3X2的图片区域，用坐标表示为（1，1），（1，2），（1，3），（2，1），（2，2），（2，3）。这时，当plotNum ＝ 1时，表示的坐标为（1，3），即第一行第一列的子图；看代码吧！
绘制图形如图所示
matplotlib绘制多个子图——subplot
Matplotlib的子图subplot的使用
scikit-learn：matplotlib.pyplot常用画图功能总结（2）——多子图绘制
python 画子图(add_subplot & subplot)
python matplotlib.subplot绘制子图
python使用matplotlib:subplot绘制多个子图
Python第三方库——Matplotlib_在同个figure中绘制多个图并给出legend
没有更多推荐了，在Matplotlib实际使用中会有生成不同大小subplots的需求。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1])
ax0 = plt.subplot(gs[0])
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot(gs[1])
ax1.plot(y, x)
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在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,plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域,如何理解呢?如果numRows = 3,numCols = 2,那整个绘制图表样式为3X2的图片区域,用坐标表示为(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)。这时,当plotNum = 1时,表示的坐标为(1,3),即第一行第一列的子图;看代码吧!
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绘制图形如图所示
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