matplotlib subplot绘制多个子图的方法示例
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;
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 分成2x2,占用第一个,即第一行第一列的子图 plt.subplot(221) # 分成2x2,占用第二个,即第一行第二列的子图 plt.subplot(222) # 分成2x1,占用第二个,即第二行 plt.subplot(212) plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro') # plt.axis([0, 6, 0, 20]) # plt.show() # t = np.arange(0., 5., 0.2) # plt.plot(t, t, 'r--', t, t ** 2, 'bs', t, t ** 3, 'g^') def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t) t1 = np.arange(0, 5, 0.1) t2 = np.arange(0, 5, 0.02) plt.figure(12) plt.subplot(221) plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'r--') plt.subplot(222) plt.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), 'r--') plt.subplot(212) plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show()
到此这篇关于matplotlib subplot绘制多个子图的方法示例的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib subplot绘制多子图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
相关推荐
-
matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法
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).
-
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
-
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"
-
matplotlib subplot绘制多个子图的方法示例
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).
-
python使用matplotlib:subplot绘制多个子图的示例
数据可视化的时候,常常需要将多个子图放在同一个画板上进行比较,python 的matplotlib包下的subplot可以帮助完成子功能. part1 绘制如下子图 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(6,6), dpi=80) plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(221) plt.plot([1,2,3,4],[4,5,7,8], color="r",linestyle = "-
-
Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法示例
本文实例讲述了Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 平时我们只对一组数据做直方图统计,这样我们只要直接画直方图就可以了. 但有时候我们同时画多组数据的直方图(比如说我大一到大四跑大学城内环的用时的分布),大一到大四用不同颜色的直方图,显示在一张图上,这样会很直观. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #http://www.jb51.net/article/100363.htm # nu
-
Python使用matplotlib绘制正弦和余弦曲线的方法示例
本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制正弦和余弦曲线的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 介绍 关键词:绘图库 官网:http://matplotlib.org 二 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #line x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) #定义余弦函数正弦函数 c,s=np.cos(x),np.sin(x) plt.figure(1)
-
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,
-
Python基于matplotlib实现绘制三维图形功能示例
本文实例讲述了Python基于matplotlib实现绘制三维图形功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码一: # coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d x,y = np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] #测试数据 z=x*np.exp(-x**2-y**2) #三维图形 ax = plt.subplot(111, project
-
Python+matplotlib绘制多子图的方法详解
目录 本文速览 1.matplotlib.pyplot api 方式添加子图 2.面向对象方式添加子图 3.matplotlib.pyplot add_subplot方式添加子图 4.matplotlib.gridspec.GridSpec方式添加子图 5.子图中绘制子图 6.任意位置绘制子图(plt.axes) 本文速览 matplotlib.pyplot api 绘制子图 面向对象方式绘制子图 matplotlib.gridspec.GridSpec绘制子图 任意位置添加子图 关于pyplo
-
matplotlib绘制多子图共享鼠标光标的方法示例
matplotlib官方除了提供了鼠标十字光标的示例,还提供了同一图像内多子图共享光标的示例,其功能主要由widgets模块中的MultiCursor类提供支持. MultiCursor类与Cursor类参数类似,差异主要在: Cursor类参数只有一个ax,即需要显示光标的子图:MultiCursor类参数为canvas和axes,其中axes为需要共享光标的子图列表. Cursor类中,光标默认是十字线:MultiCursor类中,光标默认为竖线. 官方示例 import numpy as
-
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
-
Python中如何使用Matplotlib库绘制图形
目录 前言 一.简单的正弦函数与余弦函数 二.进阶版正弦函数与余弦函数 1.改变颜色与粗细 2.设置图片边界 3.设置记号 4.设置记号的标签 5.设置X,Y轴 6.完整代码 三.绘制简单的折线图 总结 前言 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式.这里将会探索使用matplotlib 库实现简单的图形绘制. 一.简单的正弦函数与余弦函数 是取得正弦函数和余弦函数的值: X 是一个 numpy 数组,
随机推荐
- 深入浅析AngularJS和DataModel
- ionic App 解决android端在真机上tab处于顶部的问题
- JS高级笔记
- jQuery 浮动导航菜单适合购物商品类型的网站
- php while循环控制的简单实例
- c++冒泡排序示例分享
- 三款Android炫酷Loading动画组件推荐
- 百度 popup.js 完美修正版非常的不错 脚本之家推荐
- xhtml+css网页制作中常见问题解决方法
- .NET WinForm实现在listview中添加progressbar的方法
- 深入c# GDI+简单绘图的具体操作步骤(三)
- 微信小程序 SocketIO 实例讲解
- MyBatis入门学习教程(一)-MyBatis快速入门
- 详解Kotlin中如何实现类似Java或C#中的静态方法
- ABP入门系列之分页功能的实现
- dedecms防止FCK乱格式化你的代码的修改方法
- Android编程实现图片透明的方法
- PHP排序算法之希尔排序(Shell Sort)实例分析
- 链表的原理及java实现代码示例
- python之mock模块基本使用方法详解