matplotlib设置图片边缘距离（left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1）

最新推荐文章于 2025-03-02 10:37:28 发布

quanshengxixin

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分类专栏： python 文章标签： python matplotlib margins

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import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(whatever)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

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【数据分析与可视化】Matplotlib中动态rc参数设置详解与实战（图文解释附源码）

showswoller的博客

01-13

5249

【数据分析与可视化】Matplotlib中动态rc参数设置详解与实战（图文解释附源码）

Python 使用matplotlib画图添加标注、及移动坐标轴位置

最新发布

彬彬侠的博客

03-02

1846

matplotlib.pyplot.legend()用于为图表添加图例，适用于区分不同数据系列，提高可读性。-plt.legend()用于添加图例，支持位置、字体、标题等调整。-常见参数loc="upperright"调整位置，fontsize=12修改字体，frameon=False隐藏边框。

Matlab子图间距和边缘距离调整

weixin_39672353的博客

10-20

2万+

Matlab子图间距和边缘距离调整 MATLAB绘图，尤其是绘制多子图时，会在周围留下许多空白，子图的间距有时也需要更改，但是subplot并没有提供这个功能，手动修改太过麻烦。一共有两种方法可以解决这个问题（1）使用tight_subplot函数，替代subplot进行绘图设置。（2）matlab2019b及以后版本，tiledlayout函数也可以实现减小空白区域的功能 1.tight_subplot函数函数的源码参考这个链接：https://www.mathworks.com/matlabce

【Python】matplotlib中pyplot.subplots_adjust参数含义的理解

ggt55ng6的博客

03-28

1万+

官方文档1： def subplots_adjust(self, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None) left = 0.125 # the left side of the subplots of the figure right = 0.9 # the right side o...

【Python】matplotlib设置图片边缘距离和plt.lengend图例放在图像的外侧

wzk4869的博客

04-21

5415

【Python】matplotlib设置图片边缘距离和plt.lengend图例放在图像的外侧

如何缩小Matplotlib图中的边距

一个兴趣使然CVer的博客

12-25

6426

1.第一种方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np pic = np.arange(2000).reshape((100,20)) plt.imshow(pic) plt.savefig('test.png', bbox_inches='tight') 2.第二种方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 1, 20); y = np.si

gs2 = gridspec.GridSpec(1, 2) gs2.update(top=1, bottom=1-1/2, left=0.1, right=0.9, wspace=0.5) ax = plt.subplot(gs2[:, 0]) h = ax.imshow(PP_star, interpolation='nearest', cmap='rainbow', extent=[x_star.min(), x_star.max(), y_star.min(), y_star.max()], origin='lower', aspect='auto') divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) fig.colorbar(h, cax=cax) ax.set_xlabel('$x$') ax.set_ylabel('$y$') ax.set_aspect('equal', 'box') ax.set_title('Predicted pressure', fontsize = 10)

06-05

这段代码使用了Matplotlib库中的gridspec模块，用于创建一个1行2列的网格布局。其中第一行第一列的子图绘制了一个二维图像，使用了imshow()函数将一个二维数组PP_star渲染为彩虹色的颜色映射，并使用了make_axes_...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 20), dpi=300) # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.2, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3) bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='-', color='red') # 显示图形 plt.show() 绘制一个复合图，图像太小

06-02

如果您的图像太小，可以尝试将 `...`set_position` 方法可以调整子图的位置和大小，这里将子图的左下角坐标设为 `(0.1, 0.2)`，宽度设为 80%，高度设为 70%。通过调整这些参数，可以得到适合您的图像大小和布局的效果。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.arange(15) y =[559, 611, 631, 660, 680, 699, 727, 749, 765, 795, 820, 834, 874, 909,1076] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(x, y, marker='o', label='高校毕业生人数') plt.xticks(x, ["FY2008","FY2009", "FY2010", "FY2011", "FY2012","FY2013", "FY2014", "FY2015", "FY2016", "FY2017", "FY2018", "FY2019","FY2020", "FY2021", "FY2022"], rotation=45, fontsize=8) plt.ylim(400, 1200) plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5) for y_h, y_l in zip(y): plt.text(x_temp-0.2, y_h + 10, y_h, family='SimHei', fontsize=8, fontstyle='normal') x_temp += 1 plt.title('2008年至2022年历年高校毕业生人数', fontsize=14) plt.xlabel('年份', fontsize=12) plt.ylabel('万人', fontsize=12) plt.legend() plt.subplots_adjust(bottom=0.2, left=0.15, top=0.9, right=0.9) plt.show()提取图标数据重新做一张折线图

05-26

折线图代码如下： ```python ...plt.subplots_adjust(bottom=0.2, left=0.15, top=0.9, right=0.9) plt.show() ``` 输出的折线图如下所示： ![折线图](https://img-blog.csdn.net/20180513162852935)

matplotlib 设置边距

10-24

fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1) ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show() 在这个例子中，我们使用subplots()函数创建了一个图像对象，并使用subplots_adjust()函数设置了图像...

ax = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) #plt.subplots_adjust(left=0.1,right=1) extent=[0,30,-8,8] im1=plt.imshow(eyave,extent=extent,cmap='RdBu_r',vmin=-8e12,vmax=8e12) im2=plt.imshow(ele,extent=extent,cmap=my_cmapEy,vmin=0,vmax=15) cb2=ax.colorbar(im2,ticks=[0,5,10,15],shrink=1) cb1=ax.colorbar(im1,ticks=[-8e12,-4e12,0,4e12,8e12],shrink=1)#,aspect=24) cb1.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb1.ax.tick_params(pad=0) cb2.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb2.ax.tick_params(pad=0)我想控制颜色条的位置

05-24

plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1, wspace=0.05) plt.show() ``` 在这个示例中，我们将图像分成两个子图，一个是包含 `eyave` 和 `ele` 数据的主图，另一个是颜色条。我们使用 `...

《python语言程序设计基础》—— 第2章

qq_43887432的博客

09-09

881

开始学习之前，先做一个编程小练习。 ####摄氏度、华氏度的转换 input_str = input() if input_str[-1] in ['F', 'f']: print((float(input_str[:-1]) - 32) / 1.8) elif input_str[-1] in ['C', 'c']: print(1.8 * float(input_str[:-1]) + 32) else: print('输入格式错误') python3 的33个保留字列表

【matplotlib】可视化解决方案——如何正确设置轴长度和范围

pcx171的博客

04-27

5514

本文主要介绍matplotlib的坐标轴显示范围调整方法，主要介绍了三种调整方法，1.axis，2.autoscale，3.xlim/ylim方法，同时给出了是那种方法的示例。

基本位置属性，定位布局

kaitezhimao的博客

05-17

239

只要不随浏览器内容滚动而滚动，固定停留在浏览器视窗范围内的盒子，都可以使用 fixed定位，一般使用时，只要给固定内容的父级添加fixed即可，内部布局依然使默认文本流布局法，需要固定定位标签结果可以卸载文档的任意位置，不影响渲染结果。1、盒子特性布局特性：生成自己的独立图层，不在占有默认文本界面位置，不再具备默认文本流盒子特性，变成一个支持所有CSS样式的，普通盒子。脱离原始文本流，生成一个独立位置图层，对其它盒子位置没有。

Python matplotlib 设置多子图、子图间距、外边距

好记性不如烂笔头

06-24

1万+

Python matplotlib 设置多子图设置多子图共享xy轴坐标，每一行共用设置多子图共用xy轴坐标设置多子图纵向间距设置多子图横向间距设置外边距

python绘制柱形图系列

m0_46388544的博客

02-16

4042

from matplotlib import cm,colors from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.pyplot import figure, show, rc import numpy as np import pandas as pd #%matplotlib inline plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei' #解决中文乱码问题 plt.rcPa

plt.函数

Fwuyi的博客

03-17

1万+

1 plt.figure( ) 函数：创建画布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="图例名")：绘制点和线, 并控制样式。其中x是x轴数据，y是y轴数据，xy一般是列表和数组。format_string 是字符串的格式包括线条颜色、点类型、线类型三个部分。向参数label传入图例名，使用plt.legend( )创建图例。 2.1 画一条含x、y的线条 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y

matplotlib入门之plt.plot折线图跟常用基本函数

weixin_46707493的博客

08-16

2万+

目录一、简单折线图二、常用基本函数:plt.xticks,plt.yticks,ply.xlim,plt.ylim,plt.xlabel,plt,ylabel,plt.title,plt.legend等三、折线图函数plt.plot()的参数介绍及详解四、调整坐标轴：plt.spines[] 五、文本标注：plt.text() 六、文本箭头注释:plt.annotate() 七、绘图的填充：plt.fill_between() 八、归纳练习一、简单折线图 1、调用包： im