Python数据分析matplotlib设置多个子图的间距

本文通过三个实例详细介绍了如何使用Python的Matplotlib库进行子图的布局与展示,包括不同布局方式的具体实现方法,适合有一定Python基础并对数据可视化感兴趣的读者。

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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:

# 设定画图板尺寸
plt.figure(figsize=(12,16))
# 建立一个循环,输出图片
for i,data in enumerate(xtest[:100]):
#     设定子图,将每个子图输出到对应的位置
    plt.subplot(10,10,i+1)
#     输出图片,取出来的数据是必须处理好再输出的,此例为8*8
    plt.imshow(data.reshape(8,8))
#     测试的标题和真实的标题打印出来
    plt.title('C:'+str(y_[i])+'\nT:'+str(ytrue[:100][i]),size=20)
#     关掉x y轴的刻度
    plt.axis('off')
#     调整每隔子图之间的距离
    plt.tight_layout()
参考资源链接:[Matlab与Python数据可视化实战:五个入门级代码示例](https://wenku.csdn.net/doc/6858p0202q?utm_source=wenku_answer2doc_content) 为了帮助你有效地展示不同数据集的对比,推荐查看这份资料:《Matlab与Python数据可视化实战:五个入门级代码示例》。这份资源将为你提供实用的示例和解决方案,直接关联到你当前的问题。 在数据可视化中,复合表(也称为子)是一种非常有用的工具,它可以让你在一个表中展示个独立的数据集。在Python中,matplotlib库提供了灵活的方式来创建子。以下是一个示例,展示了如何使用matplotlib绘制包含两个子的复合表,对比两个不同数据集的折线: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据集 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 创建一个2行1列的子布局 fig, axs = plt.subplots(2) # 在第一个子中绘制第一个数据集 axs[0].plot(x, y1) axs[0].set_title('sin(x)') # 在第二个子中绘制第二个数据集 axs[1].plot(x, y2) axs[1].set_title('cos(x)') # 共享x轴 fig.subplots_adjust(hspace=0.3) # 调整子间距 # 显示plt.show() ``` 在这个示例中,我们首先导入了matplotlib.pyplot和numpy库。然后,我们创建了两个数据集:`y1`是x的正弦值,`y2`是x的余弦值。接着,我们使用`subplots()`函数创建了一个2行1列的子布局,`axs`是一个包含子轴对象的数组。我们分别在两个子中绘制了两个数据集,并设置了各自的标题。通过`subplots_adjust()`函数,我们可以调整子之间的间距以获得更好的视觉效果。最后,使用`plt.show()`函数显示出最终的复合表。 掌握了如何使用子进行数据对比后,你将能够更加清晰地展示和分析组数据。如果你希望进一步深入了解子的高级用法和更数据可视化技巧,请参考这份资料:《Matlab与Python数据可视化实战:五个入门级代码示例》。这份资源不仅提供了当前问题的解决方案,还包含了大量的实战案例和深入解析,助你在数据可视化领域更进一步。 参考资源链接:[Matlab与Python数据可视化实战:五个入门级代码示例](https://wenku.csdn.net/doc/6858p0202q?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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