matplotlib ----- 多子图, subplots

这一篇讲的比较详细.

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html

官方文档给出的subplots用法,

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

其中设置子图大小,  参数参见下面代码

 
import matplotlib.pyplot as plt

tPlot, axes = plt.subplots(
        nrows=4, ncols=1, sharex=True, sharey=False,
        gridspec_kw={‘height_ratios‘:[2,2,1,1]}
        )

tPlot.suptitle(‘node‘, fontsize=20)

axes[0].plot(range(10),‘ro-‘)
axes[1].plot(range(10),‘bo-‘)
axes[2].plot(range(10),‘go-‘)
axes[3].plot(range(10),‘mo-‘) 

plt.show()
时间: 2024-08-29 04:42:51

matplotlib ----- 多子图, subplots的相关文章

matplotlib:子图绘制

1.matplotlib绘图三部曲 (1)创建画布 (2)绘图——包含绘图与图形修饰 (3)绘图展示 2.折线图的绘制 (1)导入模块 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np 将模块导入到脚本中,并更改名字为plt (2)创建画布 fig = plt.figure(figsize=(20,10), dpi=120) 使用figure()方法创建画布,将创建好的画布赋值给变量fig,figsize=(x,y)参数用于设置画布大小,单位为英

Python中matplotlib模块解析

用Matplotlib绘制二维图像的最简单方法是: 1.  导入模块 导入matplotlib的子模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2.  获取数据对象 给出x,y两个数组[Python列表],注意两个列表的元素个数必须相同,否则会报错 x=np.array([1,2,3,4,]) y=x*2 3.  调用画图方法 调用pyplot模块的绘图方法画出图像,基本的画图方法有:plot(将各个点连成曲线图).scatter(画

Matplotlib绘制折线图

折线图(plot) 基本使用 import matplotlib.pyplot as plt  # 导包 plt.figure()  # 1)创建画布(容器层) plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7], [17, 17, 18, 15, 11, 11, 13])  # 2)绘制折线图(图像层) plt.show()  # 3)显示图像 设置画布属性与图片保存 plt.figure(figsize=(), dpi=)  # 返回fig对象 figsize:指定图的长宽 dpi

《R in Nutshell》 读书笔记(连载)

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

Matplotlib 子图的创建

在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象 在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象  每个Axes对象相当于一个子图了 每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域 plt.figure, plt.subplot 1. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 导入相关模块 # 子图创建1 - 先建立子图然后填充

matplotlib中subplots的用法

1.matplotlib中如果只画一张图的话,可以直接用pyplot,一般的做法是: import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(20,8),dpi=90) # 设置画布大小及像素 plt.xticks()  # 设置x坐标刻度 plt.yticks() # 设置y坐标刻度 plt.xlabel() # 设置x坐标名 plt.ylabel() # 设置y坐标名 plt.title() # 设置主题 plt.plot() # 画图 plt

matplotlib如何画子图

目录 前言 常用的两种方式 方式一:通过plt的subplot 方式二:通过figure的add_subplot 如何不规则划分 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

matplotlib子图与多种图形绘制

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt  #散点图 #scatter fig=plt.figure() #fig.add_subplot(3,3,1)#上下两种方法都可以 ax=fig.add_subplot(3,3,1) n=128 #正态分布numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None),(均值,标准差,size默认为none,只输出一个值)   x=np.random.nor

【Python环境】matplotlib - 2D 与 3D 图的绘制

2015-10-30数据科学自媒体 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数. 让我们加载它: from pylab import * 使用 qt 作为图形后端: %matplotlib qt 示例 类MATLAB API 绘图的简单例子: from numpy import * x = linspace(0, 5, 10) y = x ** 2figure() plot(x, y, 'r') xlabel('x') ylab