理解fig,ax = plt.subplots()

最新推荐文章于 2025-05-29 09:32:11 发布
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#plt.subplots #Matplotlib

本文深入解析了matplotlib库中plt.subplots函数的使用方法，包括如何创建单个和多个子图，设置子图的尺寸，以及如何指定默认显示的子图。通过实例展示了不同参数配置下子图的布局变化。

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fig,ax = plt.subplots()等价于：

  1. fig = plt.figure()

  2. ax = fig.add_subplot(1,1,1)

fig, ax = plt.subplots(1,3),其中参数1和3分别代表子图的行数和列数，一共有 1x3 个子图像。函数返回一个figure图像和子图ax的array列表。

fig, ax = plt.subplots(1,3,1),最后一个参数1代表第一个子图。

如果想要设置子图的宽度和高度可以在函数内加入figsize值

fig, ax = plt.subplots(1,3,figsize=(15,7))，这样就会有1行3个15x7大小的子图。

 

plt.subplots绘图
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plt.subplots() 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于创建一个新的图形窗口或激活一个已存在的图形窗口，并返回一个或多个子图（subplots）的坐标轴对象。plt.subplots() 函数在 Matplotlib 中用于创建子图。以下是其常用的参数：nrows, ncols: 定义子图的行数和列数。例如，plt.subplots(2, 2) 将创建一个2x2的子图布局。sharex, sharey: 是否共享x轴或y轴。默认为False。
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平常用matplotlib画图不多，plt与axes的差异一直也没有搞清楚，这一次好好梳理，供自己查阅 简单画图 x=[1,2,3] Y=[2,3,5] fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5)) ax.plot(X,Y) 官方图示 Figure fig = plt.figure(): 可以解释为画布。画图的第一件事，就是创建一个画布figure，然后在这个画布上加各种元素。 下面引用评论区内容解释更好！ 各种标签 直接对照图示进行对应修改即可，多用即可！ Re.
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在matplotlib一般使用plt.figure来设置窗口尺寸。 plt.figure(figsize=(a, b)) 1 其中figsize用来设置图形的大小，a为图形的宽， b为图形的高，单位为英寸。 但是如果使用plt.subplots，就不一样了。 fig, ax = plt.subplots(figsize = (a, b)) fig代表绘图窗口(Figure)；ax代表这个绘图窗口上的坐标系(axis)，一般会继续对ax进行操作。 fig, ax = plt.sub.
【Python】【Matplotlib】fig, ax = plt.subplots() 返回的fig和ax是什么？
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03-11 7730
📊一文带你秒懂Matplotlib中的fig和ax！🖼️ 别再被Matplotlib中的fig和ax搞混了！😵‍💫本文用通俗易懂的语言，从fig和ax的基本概念讲起，再到它们的用法和定制技巧，让你轻松掌握这两个强大工具！💪无论是设置图形大小、标题，还是绘制图形、添加图例，本文都有详细讲解！📚更有完整代码示例，让你边学边做，事半功倍！🚀读完本文，你将秒变Matplotlib高手，数据可视化不再难！#Matplotlib #fig #ax #数据可视化 #Python学习
fig,ax = plt.subplots()
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可参考：理解fig,ax = plt.subplots() plt.subplots解释 subplot和subplots绘制子图
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### Matplotlib 中 `plt.subplots` 的使用方法 `plt.subplots` 是 Matplotlib 提供的一个便捷函数，用于创建包含单个或多个子图的画布。通过该函数可以轻松定义网格布局中的子图数量及其属性。 #### 基本语法 以下是 `plt.subplots` 的基本语法： ```python fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) ``` - 参数说明： - `nrows`: 子图的行数，默认为 1。 - `ncols`: 子图的列数，默认为 1。 - `sharex`, `sharey`: 是否共享 x 轴或 y 轴[^1]。 - `squeeze`: 控制返回的对象形状。如果为 True，则当只有一行一列时会简化返回对象；否则始终返回二维数组形式[^2]。 - `subplot_kw`: 字典参数，传递给每个子图实例化时使用的额外关键字参数。 - `gridspec_kw`: 字典参数，控制整个网格布局的行为。 #### 示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何使用 `constrained_layout` 和自定义大小来创建多子图： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个具有两行两列的子图，并启用自动布局调整功能 fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), constrained_layout=True) # 绘制不同数据到各个子图上 axs[0, 0].plot([0, 1, 2], [0, 1, 4]) axs[0, 0].set_title('Plot 1') axs[0, 1].plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], 'g--') axs[0, 1].set_title('Plot 2') axs[1, 0].plot([0, 1, 2], [0, 1, 3], 'b-.') axs[1, 0].set_title('Plot 3') axs[1, 1].scatter([0, 1, 2], [0, 1, 5], color='red', marker='o') axs[1, 1].set_title('Scatter Plot') # 显示图像 plt.show() ``` 上述代码中设置了 `figsize` 来指定整体图形的高度和宽度 (单位为英寸)，并通过 `constrained_layout=True` 避免标签重叠问题。 #### 自定义高度和宽度 可以通过 `figsize` 参数来自定义生成图表的整体尺寸。例如，在下面的例子中，我们创建了一个较大的绘图区域并绘制单一曲线： ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) # 图形宽10高5 ax.plot([0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 4, 9, 16], label="Quadratic", linewidth=2.5) ax.set_xlabel("X-axis Label") # X轴标注 ax.set_ylabel("Y-axis Label") # Y轴标注 ax.legend() # 添加图例 plt.show() ``` 此部分展示了如何单独配置某个特定子图以及全局样式设置[^3]。 --- ###
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