Matplotlib 多子图绘制

最新推荐文章于 2024-11-10 18:00:00 发布

早起CaiCai

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分类专栏： Matlab & Python 高级用法文章标签： matplotlib python

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本文详细介绍了在Python的Matplotlib库中如何创建和定制多子图，包括理解Figure与Axes的关系，绘图实例，创建不同尺寸的子图，以及自定义子图位置的方法，特别强调了在子图大小成倍数时如何指定子图空间。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Figure与Axes的关系

在一切开始之前，我们必须要了解两个概念：一个是 Figure，另一个是 Axes。

Figure 就是图片，一个完整的图片，而 Axes 直译为坐标轴，这里我们不妨理解为子图，这样两者的关系就比较明确了：一个 Figure 是可以包含一个或多个 Axes 的。

绘图实例

import matplotlib.pyplot as plt # 导入库
from matplotlib import rcParams
rcParams.update({
   'figure.autolayout': True})

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matplotlib绘制子图

hydroclimate的博客

08-18

515

matplotlib绘制子图。

Matplotlib 多子图与布局：复杂图表的绘制技巧

最新发布

weixin_44368751的博客

03-19

在本篇文章中，我们将学习如何使用 Matplotlib 创建多子图，并通过灵活的布局技巧绘制复杂图表。通过合理的布局，我们可以将多个图表有机地组合在一起，使数据更加清晰和易于理解。数据可视化不仅是展示数据的工具，更是传达信息的艺术。当我们需要同时展示多个相关的图表时，可以快速创建多个子图，并返回一个包含所有子图的数组。的参数，可以创建不同行列布局的子图。如果需要更复杂的布局，可以使用。允许我们自定义子图的位置和大小。参数，可以让多个子图共享坐标轴。可以调整子图之间的间距。可以创建共享双坐标轴。

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matplotlib的入门，介绍创建子图（axes）的方法

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文章目录前言矩阵式布局网格式布局自由式布局前言前面几篇文章，我们有讲解关于matplotlib的用法，今天我们补充一个关于matplotlib创建子图的集中方法我们在使用图形可视化工具时，有可能需要一个窗口里面创建数个小的子图来满足我们不同的需求，今天我们就来数一下，创建子图的三种方法！矩阵式布局矩阵式布局很简单，就是将一个窗口等分的划成相等的几个区域，规定行、列数即可例如这样的那...

matplotlib之绘制子图

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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

matplotlib创建子图的四种方法

辉的博客

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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, ...

【代码模版】matplotlib多子图绘制

数据分析成长之路

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240

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【Python学习】绘图库Matplotlib-图形绘制

墨夶的博客

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通过本文，你应该已经掌握了 Matplotlib 的基本使用方法，包括绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、箱线图和多子图。Matplotlib 是一个功能强大的绘图库，能够满足各种数据可视化的需求。随着你对 Matplotlib 的深入了解，你会发现它还有很多高级功能等待你去探索。祝你在数据可视化之旅中取得更大的进步！😊。

（2022.5）Pyhthon Matplotlib实现在图中绘制多子图（一纸多图）

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2017

解决“一纸多图”的两种方案，直接复制粘贴就可使用！用了都说好！

R2.Matplotlib_创建子图

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04-16

1208

1.subplot()函数在matplotlib中，可以将一个绘图对象分为几个绘图区域，在每个绘图区域中可以绘制不同的图像，这种绘图形式称为创建子图。可以使用subplot()函数格式：subplot(numRows,numCols,plotNum) 函数说明： numRows:表示将整个绘图区域等分为numRows行 numCols：表示将整个绘图区域等分为numCols列 plotNum：表示当前选中要操作的区域 subplot()函数的作用是将整个绘图区域等分为numRows(行) x numCo

matplotlib 子图

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04-01

621

#! usr/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axl = plt.subplots(nrows=4,ncols=3) ax=axl[0][0]#选择第一个子图 ax.scatter(1,1,c='black',s=0.1) ax.set_ylabel('Window

Matplotlib子图

Joey9898的博客

12-27

3441

子图 **有时候我们需要从多个角度进行数据的比较、分析，因此就需要用到子图。**子图的本质是在一个较大的图形中同时放置一组较小的坐标轴，布局形式可以多种多样，不拘泥于我们在第五集中举的那种网格图的形式。一般化的子图我们先进行一般化的子图布局。首先要创建各个子图的坐标轴，传入一个四元列表参数：[x,y,width,height]，用来表示这个子图坐标轴原点的x坐标、y坐标，以及宽和高。值得注意的是，这四个值的取值范围都是[0,1]，我们约定整个大图的左下端为原点(0,0)，右上端为(1,1)。那么x,y

python matplotlib:figure,add_subplot,subplot，subplots讲解实现

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最近又用到了matplotlib 中画图的函数。总结几个常用的函数的作用于区别。 from matplotlib import pyplot as plt 1.figure() 函数定义matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True...

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使用python绘制多个子图的场景，子图的布局，数据显示，以及图形组合问题解决。

深入了解Matplotlib中的子图创建方法

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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。

可视化库Matplotlib-子图

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导入numpy库、pandas库和Matplotlib库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 1、将画板分为几个子图 #创建一个画板 fig = plt.figure() #创建子图，参数n、m、k分别表示把画板分为n×m块子画板，子图在k子画板上 ax1 = fig.add_s...

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ArYe

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Python | 使用Matplotlib生成子图的示例

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Matplotlib的子图提供的灵活性允许在单个图中同时呈现多个图，增强了显示信息的清晰度和一致性。无论是组织折线图、条形图、饼图还是自定义图，理解子图网格、轴对象和“子图”功能的概念都是必不可少的。

matplotlib多子图设置legend

05-30

在 Matplotlib 中，可以使用 `plt.legend()` 方法为图形添加图例。对于多子图的情况，可以使用 `fig.legend()` 方法在整个图形上添加一个全局图例，或者在每个子图上分别添加局部图例。以下是一个简单的例子，展示了如何在多个子图上添加局部图例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 4, 6, 8, 10] y2 = [1, 3, 5, 7, 9] # 创建子图 fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) # 在第一个子图上绘制折线图，并添加图例 axs[0].plot(x, y1, label='y1') axs[0].plot(x, y2, label='y2') axs[0].legend() # 在第二个子图上绘制折线图，并添加图例 axs[1].plot(x, y1, label='y1') axs[1].plot(x, y2, label='y2') axs[1].legend() # 显示图形 plt.show() ``` 在上面的代码中，我们创建了一个包含两个子图的图形，并在每个子图上绘制了两条折线。然后使用 `ax.legend()` 方法在每个子图上添加局部图例，以便表示不同的线条。如果需要在整个图形上添加全局图例，可以使用 `fig.legend()` 方法。你可以根据自己的需求，修改图例的位置、标签、字体大小等属性。