matplotlib绘制子图

最新推荐文章于 2025-08-02 12:26:45 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-02 12:26:45 发布 · 552 阅读

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本文详细介绍了如何利用Python的matplotlib库创建子图，通过实例展示了如何调整子图的布局，包括并排放置、垂直堆叠等，以及自定义子图标题、坐标轴等元素，适合初学者和进阶者学习Python数据可视化。

fig = plt.figure(figsize=( 17,22),dpi=100,facecolor="white")
ax1 = fig.add_subplot(i, projection=proj)
spec=fig.add_gridspec(nrows=8,ncols=4)
其中i=spec[0,0]

fig = plt.figure(figsize=( 17,22),dpi=100,facecolor="white")
ax1 = fig.add_subplot(i, projection=proj)
其中i=421

fig = plt.figure(figsize=( 17,22),dpi=100,facecolor="white")
ax1 = fig.add_subplot(i, projection=proj)
其中i=plt.subplot(449)

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Matplotlib 多子图绘制

早起CaiCai的学习空间

07-23

1397

多子图绘制的N种方法。

【100天精通Python】Day63：Python可视化_Matplotlib绘制子图，子图网格布局属性设置等示例+代码

qq_35831906的博客

09-16

3646

绘制子图（subplots）是在Matplotlib中创建多个子图的常见任务。通过子图，您可以将多个图形放置在同一图表中，以便比较不同的数据或可视化多个相关的图形创建图形对象：plt.figure()，添加子图：使用fig.add_subplot()函数来添加子图，绘制图表：使用plot()、scatter()、bar()等）来绘制不同类型的图表，子图属性设置：设置每个子图的标题、坐标轴标签、背景颜色、图例等属性，调整子图布局：使用plt.subplots_adjust()函数调整子图之间的间距，显示图形

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matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法

09-18

主要介绍了matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

搞懂怎么使用Matplotlib绘制子图（基础）

qq_54479677的博客

04-26

967

plt.subplot()

Matplotlib（五）- 绘制子图

最新发布

zcs2312852665的博客

08-02

1297

子图（Subplot）是数据可视化中高效展示多组数据的工具，通过将多个图表排布在同一画布实现对比分析。Matplotlib支持网格布局（规则排列）和自由布局（灵活排布）两种方式。网格布局通过plt.subplots()或plt.subplot()创建行列固定的子图，适合批量处理；自由布局用plt.axes()或Figure.add_axes()自定义位置和大小，灵活性更高。子图能有效提升空间利用率，适用于多数据对比、多维度分析和复杂图表整合。

python中matplotlib绘制子图_Matplotlib-绘制子图

weixin_29291069的博客

02-20

1244

9.Matplotlib-绘制子图image扫码关注【牵引小哥讲Python】，关注回复【资源】领取学习资源！原创作者：牵引小哥微信公众号：牵引小哥讲Python注：转载或复制请注明出处——牵引小哥Matplotlib是一个面向对象的绘图库。在实际应用中，常常新建一个Figure对象，作为容器。再在Figure对象中创建Axes对象绘图。这样操作，可以理解为在一张画布(Figure)中创建一张图(...

【数据分析之道-Matplotlib(三)】Matplotlib 绘制子图

阿极的博客

05-10

6292

Matplotlib支持多种绘制多图的方法，其中最常用的是subplot和subplots函数。subplot函数可以将一个图像分成若干个小区域，并在其中绘制子图，而subplots函数可以一次性创建多个子图，并返回一个包含所有子图的数组对象。

matplotlib创建子图的四种方法

辉的博客

02-06

5968

文章目录方法一，利用subplots()方法二，利用add_subplot()创建子图方法三，利用pandas+plot()直接创建子图方法一，利用subplots() import matplotlib.pyplot as plt fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(5,4), sharex=False, ...

matplotlib之绘制子图

weixin_45081640的博客

06-04

1397

绘制子图子图可以在一个窗口中显示多张图表. 矩阵式布局矩阵式布局相关API:mp.figure()创建一个窗口，然后mp.subplot(m,n,p)设置子图的数量。m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果第一个数字是2就是表示2行图。p是指你现在要把曲线画到figure中哪个图上，最后一个如果是1表示是从左到右第一个位置。下面的例子是按顺序在子图上画出对应的数字。 import matplotlib.pyplot as mp mp.fig

Python Matplotlib 子图绘制

chusheng1840的博客

11-02

1968

Matplotlib 是 Python 中最流行的绘图库之一，广泛用于数据可视化。它支持多种图表类型，包括折线图、散点图、条形图等。通过 Matplotlib，我们可以创建静态、动态和交互式的图表。通过这两个示例，我们可以看到subplot()和subplots()的基本用法。subplots()方法返回一个axes数组，允许我们更方便地对每个子图进行设置。在实际应用中，我们常常需要对子图进行样式和布局的自定义，以使得图表更加美观和易于解读。

Matplotlib——多图_2、绘制子图

XQC_KKK的博客

03-21

1632

在上一篇博客（链接: https://blog.youkuaiyun.com/XQC_KKK/article/details/123629093.）中讲到：在超越了共享边界，创建子图时将删除任何重叠的预先存在的子图。有一个matplotlib.pyplot.axes方法可以解决超出边界删除前面图片的问题。这里就尝试使用该方法。 Matplotlib提供了axes()（轴域）函数生成一个标准的坐标轴对象，该函数可以传入4个元素的列表[left,bottom,width,height]，指定图形在坐标系中的位置。坐标系左下

深入了解Matplotlib中的子图创建方法

m0_74195174的博客

01-29

2237

在本博客中，我们深入了解了Matplotlib中的子图创建方法，主要聚焦于add_axes()和add_subplot()两种常用方法。这两种方法在创建子图时各具优缺点，选择合适的方法取决于具体的需求和布局要求。

matplatlib绘图及多子图绘制

骨子里对自己的信任，决定未来的成败！

10-20

1280

matplatlib绘图及多子图绘制

python-数据分析-（7）matplotlib子图的绘制

pseudonym

12-25

1922

matplotlib多个图形的绘制 import导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 可以用子图来将图样（plot）放在均匀的坐标网格中。用 subplot 函数的时候，你需要指明网格的行列数量，以及你希望将图样放在哪一个网格区域中。此外，gridspec 的功能更强大，你也可以选择它来实现这个功能。设置参数 # 画布参数 # 1 修改字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' #

在matplotlib中创建子图的多种方式

Anders's Blog

03-23

5835

在用Matplotlib绘制图像时，有时候需要从多个角度对数据进行对比。为此子图的概念便提了出来，子图可以在较大的图形中同时放置一组较小的坐标轴。这些子图可能是画中画、网格图，或者是其他更复杂的布局形式。创建子图常用的可以有如下三种方式。使用add_subplot()面向对象的方式来创建子图使用面向对象的方式创建子图前，需要创建一个figure对象，如fig = plt.figure()...

【Python数据可视化】matplotlib之设置子图：绘制子图、子图共享x轴坐标、调整子图间距、设置图片大小

森林的博客——在完成之前，似乎总是不可能的~

01-14

5118

这篇将分享数据可视化最重要也最常用的一个部分——子图，下面将会分享一些常用的方法：绘制子图、子图共享x轴坐标。

6. Matplotlib子图绘制

AI的博客

09-17

355

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd # 生成一个母图fig，可以设置母图figsize大小 # fig = plt.figure(figsize=(10, 3)) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_...