matplotlib.pyplot使用(subplots,gray

白十月

已于 2022-07-08 16:03:17 修改

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分类专栏：数据可视化文章标签： matplotlib python 机器学习

于 2022-07-08 12:14:01 首次发布

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这篇博客介绍了matplotlib库中用于创建和管理子图的subplot()和subplots()方法。subplot()允许指定位置创建单个子图，而subplots()能一次性生成多个子图网格，并可以通过sharex和sharey参数控制轴的共享。此外，tight_layout()函数用于自动调整子图布局。plt.gray()用于设置颜色映射为灰度，matshow()则用于显示矩阵数据。

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绘制多个子图

subplot() 方法：在绘图时需要指定位置
subplots() 方法：可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。

subplots() 方法

文档：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)

参数说明：
sharex, shareybool or {‘none’, ‘all’, ‘row’, ‘col’}控制x (sharex)或y (sharey)轴之间的属性共享
默认：False

True或’all’: x或y轴将在所有子图中共享。
False或’none’:每个子图x轴或y轴将是独立的。
‘row’:每个子图行将共享一个x轴或y轴。
col’:每个子plot列将共享一个x轴或y轴。
tight_layout：自动调整子图参数，使之填充整个图像区域。它仅仅检查坐标轴标签、刻度标签以及标题的部分。

fig, ax = plt.subplots()
fig, axes = plt.subplots(23)
# 即表示一次性在figure上创建成2*3的网格，使用plt.subplot()只能一个一个的添加

plt.gray()函数

用于将颜色映射设置为“gray”

matplotlib.pyplot使用(subplots,gray

绘制多个子图

subplots() 方法

plt.gray()函数

plt.matshow(A, fignum=None, **kwargs)