matplotlib调整子图间距,调整整体空白的方法

如下所示：

fig.tight_layout()#调整整体空白
 plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0)#调整子图间距

以上这篇matplotlib调整子图间距,调整整体空白的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python Matplotlib画图之调整字体大小的示例

    python Matplotlib画图之调整字体大小的示例

    一张字体调整好的示例图: 字体大小就是 fontsize 参数 import matplotlib.pyplot as plt # 代码中的"..."代表省略的其他参数 ax = plt.subplot(111) # 设置刻度字体大小 plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 设置坐标标签字体大小 ax.xlabel(..., fontsize=20) ax.ylabel(..., fontsize=20) # 设置图例字体大小

  • Python数据分析matplotlib设置多个子图的间距方法

    注意,要看懂这里,必须具备简单的Python数据分析知识,必须知道matplotlib的简单使用! 例1: plt.subplot(221) # 第一行的左图 plt.subplot(222) # 第一行的右图 plt.subplot(212) # 第二整行 plt.title('xxx') plt.tight_layout() #设置默认的间距 例2: for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.tight_layout() 例3: # 设定画图板

  • python matplotlib画图实例代码分享

    python matplotlib画图实例代码分享

    python的matplotlib包支持我们画图,有点非常多,现学习如下. 首先要导入包,在以后的示例中默认已经导入这两个包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 然后画一个最基本的图 t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)#x轴上的点,0到2之间以0.01为间隔 s = np.sin(2*np.pi*t)#y轴为正弦 plt.plot(t, s)#画图 plt.xlabel('time (s)')#x轴标签 p

  • matplotlib subplots 调整子图间矩的实例

    在matplotlib中,用subplots画子图时,有时候需要调整子图间矩,包括子图与边框的间矩,子图间上下间矩,子图间左右间矩,可以使用fig.tight_layout()函数: Help on method tight_layout in module matplotlib.figure: tight_layout(renderer=None, pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None) method of matplotlib.figure.

  • matplotlib调整子图间距,调整整体空白的方法

    如下所示: fig.tight_layout()#调整整体空白 plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0)#调整子图间距 以上这篇matplotlib调整子图间距,调整整体空白的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python 实现图与图之间的间距调整subplots_adjust

    python 实现图与图之间的间距调整subplots_adjust

    如下所示: plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0.15,hspace=0.15) 图与图之间的间距调整 wspace=0.15,hspace=0.15 补充:python如何调整subplot的间距 https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots_adjust.html plt.subplots_adjust(left

  • Python实现PS图像调整之对比度调整功能示例

    Python实现PS图像调整之对比度调整功能示例

    本文实例讲述了Python实现PS图像调整之对比度调整功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当

  • matplotlib给子图添加图例的方法

    代码如下: import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4,5,6,7,8] y = [5,2,4,2,1,4,5,2] axe1 = plt.subplot(211) s1 = axe1.scatter(x,y, color='r', s=25, marker="o") plt.legend([s1],['A']) #或者 #s1 = axe1.scatter(x,y, color='r', s=25, marker="o"

  • pytorch 调整某一维度数据顺序的方法

    在pytorch中,Tensor是以引用的形式存在的,故而并不能直接像python交换数据那样 a = torch.Tensor(3,4) a[0],a[1] = a[1],a[0] # 这会导致a的结果为a=(a[1],a[1],a[2]) # 而非预期的(a[1],a[0],a[2]) 这是因为引用赋值导致的,在交换过程,如下所示,当b的值赋值与a的时候,因为tmp指针与a是同一变量的不同名,故而tmp的内容也会变为b. # 交换a,b a,b = b,a # 等价于 tmp = a a =

  • jupyter lab的目录调整及设置默认浏览器为chrome的方法

    1. Jupyter 默认目录调整 首先要找到jupyter生成的配置文件 jupyter_notebook_config.py .如果没有,在 anaconda prompt 中用如下命令生成一个: jupyter notebook --generate-config 打开文件jupyter_notebook_config.py,在文件中找到 ## The directory to use for notebooks and kernels. #c.NotebookApp.notebook_d

  • matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴的方法

    matplotlib.subplot()画子图并共享y坐标轴的方法

    有时候想要把几张图放在一起plot,比较好对比,subplot和subplots都可以实现,具体对比可以查看参考博文.这里用matplotlib库的subplot来举个栗子. 数据长什么样 有两个数据段,第一个数据是DataFrame类型,第二个是ndarray类型.每个数据都有3列,我想画1*3的折线子图,第一个数据的第n列和第二个数据的第n列画在一张子图上.先来看一下两个数据长什么样儿(为显示方便,只看前5行). In [1]: testing_set.head() # DataFrame类

  • Matplotlib绘制子图的常见几种方法

    Matplotlib绘制子图的常见几种方法

    前言 Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面,在作对比分析的时候非常有用. 对应的有plt的subplot和figure的add_subplo的方法,参数可以是一个三位数字(例如111),也可以是一个数组(例如[1,1,1]),3个数字分别代表 子图总行数 子图总列数 子图位置 更多详情可以查看:matplotlib文档 下面贴出两种绘子图的代码 常用的三种方式 方式一:通过plt的subplot import numpy as np import pandas as pd imp

  • Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例

    Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例

    本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建自变量数组 x= np.linspace(0,2*np.pi,500) #创建函数值数组 y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 = np.sin(x*x) #创建图形 plt.figure(1) ''' 意思是在一个2行2列共4个子图的图中,

随机推荐