Matplotlib使用笔记----图像及布局

最新推荐文章于 2025-03-30 18:26:54 发布

梵天的读书笔记

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分类专栏： Python 文章标签： matplotlib python

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本文详细介绍了Matplotlib库中用于创建和管理图像及布局的几个关键方法，包括figure参数设定，如figsize和dpi；subplot的使用，如nrows和ncols，以及共享轴的选项；subplots的综合应用；add_subplots的添加子区域功能；以及add_axes的灵活性，允许在figure内的任意位置定制子区域。这些内容帮助理解如何在Python中有效地控制和定制图形布局。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. figure

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

num:图像编号或名称，数字为编号，字符串为名称
figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80
facecolor:背景颜色
edgecolor:边框颜色
frameon:是否显示边框

import matplotlib.pyplot as plt
创建自定义图像
fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='blue')
plt.show()

2. subplot

subplot(nrows, ncols, sharex, sharey, subplot_kw, **fig_kw)

nrows:subplot的行数
ncols:subplot的列数
sharex:所有subplot应该使用相同的X轴刻度（调节xlim会影响所有subplot）
sharey:所有subplot应该使用相同的Y轴刻度（调节ylim会影响所有subplot）
subplot_kw:用于创建各subplot的关键字字典
**fig_kw:创建figure时的其他关键字

subplot可以规划figure划分为n个子图&

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