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孔乙己：你可知subplot有几种写法？
这样的绘图过程，在Python上叫作subplot，在NCL上叫作panel。 (2,2,1) #或：plt.subplot(2,2,1) plt.plot(x, y) plt.title('a) ') ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 或：plt.subplot (2,2,2) plt.plot(x, y) plt.title('b) ',fontsize=14,color='blue') ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) # 或：plt.subplot plt.savefig('example.png',dpi=300,bbox_inches='tight') 这里不管是写成ax1=fig.add_subplot(2,2,1)，还是直接写为plt.subplot 那么subplot()应该怎么设置呢？ 一直以来，很多人（当然包括我寄几，我向来都是推己及人的 ?
2.2K20发布于 2021-01-04 - 来自专栏极客慕白的成长之路
Subplot和Subplots绘制子图
Subplot和Subplots绘制子图 plot可以绘出精美的图形，但是如果想要在一张图中展示多个子图，plot就很难办了。 matplotlib提供了subplot来解决这一问题。 ：plt.subplot(221) plt.subplot(211) plt.plot(x,y1,'b--',label='sin(pi*x)') plt.ylabel('y1 value') plt.subplot 如果指定的是plt.subplot(2,2,1)，表示将会切割成2行2列额4个子图，那么将会是如下情况： plt.subplot(221) plt.plot(x,y1,'b--',label='sin 填充所有子图： plt.subplot(221) plt.plot(x, y1, 'b--') plt.ylabel('y1') plt.subplot(222) plt.plot(x, y2, 'r- -') plt.ylabel('y2') plt.xlabel('x') plt.subplot(223) plt.plot(x, y1, 'r*') plt.subplot(224) plt.plot
1.7K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏全栈程序员必看
matplotlib 中的subplot的用法「建议收藏」
一个figure对象包含了多个子图，可以使用subplot（）函数来绘制子图： （首先我没有想明白为啥会有这么多的内容来介绍这一个函数，后来知道了原来这个函数还真的挺多的内容） 言简意赅： 首先，它的调用是这样子的：subplot（numbRow ， numbCol ，plotNum ） or subplot(numbRow numbCol plotNum)，对。 （2 ，2 ，1），那么这个figure就是个2*2的矩阵图，也就是总共有4个图，1就代表了第一幅图 也可以写成subplot（221），这是没毛病的哈。 上个图： 看到没，我写的一个椒盐噪声的图，然后subplot可以分个写，只不过我用了一个循环的形式了； 对了，还有一种形式差点忘记说了，如果是只有3副图或者只有5副图的单数该怎么办？ (221) plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'g--') plt.subplot(222) plt.plot(t2, np.cos(2
2.3K20编辑于 2022-09-16 - 来自专栏站长的编程笔记
【说站】python中subplot函数怎么画图？
python中subplot函数怎么画图？ 说明 1、调用subplot()函数可以创建子图，程序可以在子图上绘制。 参数 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将会影响所有的subplot) sharey: 所有 subplot应该使用相同的Y轴刻度(调节ylim将会影响所有的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 实例 plt.subplot(221) plt.plot(x, x) #作图2 plt.subplot(2,2,2) plt.plot(x, -x) #作图3 plt.subplot(2,2,3) plt.plot (x, np.log(x)) plt.show() 以上就是python中subplot函数画图的方法，希望对大家有所帮助。
70320编辑于 2022-11-24 - 来自专栏云时之间
matplotlib使用教程(二)：Axes和subplot
这里的每个格子有两个名称：Axes和subplot。subplot是从figure所有的格子来看的。 第三个值是subplot的宽和高。 figure中还有一个方法：add_subplot。其目的也是将figure划分成栅格，并获取其中某一个。 使用方法如下所示： fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 3, 1) fig.add_subplot(232, facecolor="blue") fig.add_subplot(233, facecolor="yellow") fig.add_subplot(234, sharex=ax1) fig.add_subplot(235, facecolor add_subplot(232)和add_subplot(2,3,2)等价的。 另外，如果将最后一个236改成436，你猜会发生什么呢？
2.6K20发布于 2020-11-20 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用subplot_mosaic创建复杂的子图布局
在本文中，我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的，那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。 # Generate random data data_size = 100 random_data = np.random.randn(data_size) 使用subplot_mosaic()定义布局 layout = """AAA BCD""" 利用subplot_mosaic()来定义基于指定布局的子图。变量ax是一个字典，便于单独访问每个子图。 占位符，如下所示: 看看结果 可以看到Matplotlib中subplot_mosaic()函数用于创建复杂的子图布局。 subplot_mosaic使得代码更容易编写和理解。可以根据的需求和喜好选择使用这个功能，尤其在需要处理大量子图并保持代码清晰性的情况下。 作者：K-Family
80110编辑于 2023-12-19 - 来自专栏Python进阶之路
Python matplotlib数据可视化 subplot绘制多个子图
通过使用GridSpec类配合subplot，可以很容易对子区域进行划定和选择，在同一个画板上绘制多个子图。 1. import matplotlib.gridspec as gridspec gs = gridspec.GridSpec(2, 2) # 设计一个网格 2行2列 # 选定子绘图区域 ax1 = plt.subplot (gs[0, 0]) ax2 = plt.subplot(gs[0, 1]) ax3 = plt.subplot(gs[1, 0]) ax4 = plt.subplot(gs[1, 1]) 通过使用GridSpec 类配合subplot，可以很容易对子区域进行划定和选择。 (gs[0, 0]) ax2 = plt.subplot(gs[0, 1]) ax3 = plt.subplot(gs[1, 0]) ax4 = plt.subplot(gs[1, 1]) ax1.barh
1.8K41发布于 2020-09-17 - 来自专栏用户3288143的专栏
【数据分析与可视化】matplotlib简单绘图之subplot
# 法1：子图 # 两行两列-切分 plt.subplot(2,2,1)#也可以直接plt.subplot(221) plt.plot(x, y1, 'b--') plt.ylabel('y1') plt.subplot (2,2,2) plt.plot(x,y2,'r--') plt.ylabel('y2') plt.xlabel('x') plt.subplot(2,2,3) plt.plot(x, y1, 'b*'
77720发布于 2020-07-07 - 来自专栏机器学习与统计学
【Python数据挖掘课程】PCA降维操作及subplot子图绘制
Kmeans聚类糖尿病及降维subplot绘制子图 绘制多子图 Matplotlib 里的常用类的包含关系为 Figure -> Axes -> (Line2D, Text, etc.)。 可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表，它的调用形式如下： subplot(numRows, numCols, plotNum) subplot将整个绘图区域等分为 如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。 subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。 (211) # 在图表2中创建子图1 ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2 x = np.linspace(0, 3, 100) for i in xrange(5):
1.5K20发布于 2019-04-10 - 来自专栏JetpropelledSnake
机器学习笔记之Matplotlib库legend() scatter() plot() figure() subplot()函数参数解释
对于只有一张图时，也有作用，例如设置尺寸和分辨率等： # 创建一个8x6大小的figure，并设置每英寸80个像素点 plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) 0x05 plt.subplot 其调用格式：subplot(numRows, numCols, plotNum)，即（行、列、序号）。 matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(0, 2*np.pi, 32, endpoint=True) C,S = np.cos(X), np.sin(X) plt.subplot (221) plt.plot(X,C) plt.subplot(2,2,2) #可以隔开，也可以不隔开 plt.plot(X,S) plt.subplot(212) plt.plot([1, 2, CSND繁小华-matplotlib绘制多个子图——subplot
3K20发布于 2020-12-28 - 来自专栏深度学习
【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿五）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：subplot()函数
Matplotlib绘图_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_63834988/category_12441299.html 3、多子图和布局 1. subplot ()函数 用于创建单个子图，其语法如下： import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(nrows, ncols, index) nrows表示子图的行数 简单示例 import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个2行2列的子图布局 plt.subplot(2, 2, 1) # 第一个子图 plt.plot([1, 2, 3 , 4], [1, 4, 9, 16]) plt.subplot(2, 2, 2) # 第二个子图 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) plt.subplot (2, 2, 3) # 第三个子图 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 8, 27, 64]) plt.subplot(2, 2, 4) # 第四个子图 plt.plot([1,
31210编辑于 2024-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
《数字图像处理原理与实践（MATLAB版）》一书之代码Part2[通俗易懂]
’); subplot(223), imshow(out2), title(‘image, p = 0.035’); subplot(224), imhist(out2), title(‘histgram (221), imshow(y1), title(‘p =2.5’); subplot(222), imhist(y1), title(‘p =2.5’); subplot(223), imshow(y2 131), imshow(i), title(‘original image’); subplot(132), imshow(y2),title(‘power = 2.5’); subplot(133) (221), imshow(y1), title(‘c=0.070’); subplot(222), imhist(y1), title(‘c=0.070’); subplot(223), imshow (221), imshow(L), title(‘low contrast’); subplot(222), imhist(L), title(‘low contrast’); subplot(223)
46210编辑于 2022-07-07 - 来自专栏信数据得永生
Matplotlib 中文用户指南 3.3 使用 GridSpec 自定义子图位置
subplot2grid 一个辅助函数，类似于pyplot.subplot，但是使用基于 0 的索引，并可使子图跨越多个格子。 subplot2grid基本示例 要使用subplot2grid，你需要提供网格的几何形状和网格中子图的位置。 对于简单的单网格子图： ax = plt.subplot2grid((2,2),(0, 0)) 等价于： ax = plt.subplot(2,2,1) nRow=2, nCol=2 (0,0 plt.subplot(gs[1:, -1]) ax4 = plt.subplot(gs[-1,0]) ax5 = plt.subplot(gs[-1,-2]) 调整 GridSpec布局 在显式使用 (gs[0]) ax2 = plt.subplot(gs[1]) ax3 = plt.subplot(gs[2]) ax4 = plt.subplot(gs[3])
1K20编辑于 2022-12-01 - 来自专栏巴山学长
谐振子的动力学学运动
= subplot(2,2,1,'Parent',figure1); view(subplot1,[-37.5 30]); subplot2 = subplot(2,2,2,'Parent',figure1 ); subplot3 = subplot(2,2,3,'Parent',figure1); subplot4 = subplot(2,2,4,'Parent',figure1); hold(subplot1 ,'on'); hold(subplot2,'on'); hold(subplot3,'on'); hold(subplot4,'on'); gg=1; for k=1:length(t) %fill3 ','none'); ylim(subplot2,[min(z)-1 max(z)+1]); xlim(subplot2,[min(t)-2 max(t)+2]) box(subplot2 subplot4,[min(t)-2 max(t)+2]) box(subplot4,'on'); xlabel(subplot4,'$T$','FontSize',20,'Interpreter
80520发布于 2021-05-31 - 来自专栏气象杂货铺
matplotlib基础：使用GridSpec自定义子图
SubplotSpec 确定由 GridSpec 指定的子图位置 subplot2grid 类似 pyplot.subplot 的非常有用的函数，但以 0 为起始 使用 subplot2grid ) ax3 = plt.subplot(gs[1:, -1]) ax4 = plt.subplot(gs[-1,0]) ax5 = plt.subplot(gs[-1,-2]) plt.suptitle =gs0[0]) ax1 = plt.Subplot(f, gs00[:-1, :]) f.add_subplot(ax1) ax2 = plt.Subplot(f, gs00[-1, :-1]) f.add_subplot 3, 3, subplot_spec=gs0[1]) ax4 = plt.Subplot(f, gs01[:, :-1]) f.add_subplot(ax4) ax5 = plt.Subplot(f , gs01[:-1, -1]) f.add_subplot(ax5) ax6 = plt.Subplot(f, gs01[-1, -1]) f.add_subplot(ax6) plt.suptitle
4.9K21发布于 2020-04-21 - 来自专栏Dechin的专栏
直方图与核密度估计
= plt.subplot2grid((4, 3), (0, 0)) subplot1.set_title("Matplotlib Hist") subplot1.set_ylabel("Normal ) subplot2 = plt.subplot2grid((4, 3), (0, 1)) subplot2.set_title("Numpy Histogram") subplot2.bar(bin_edges np.histogram(data, bins=20, normed=True) subplot1 = plt.subplot2grid((4, 3), (1, 0)) subplot1.set_ylabel ='center') subplot3 = plt.subplot2grid((4, 3), (1, 2)) k, z = kde(data, -3, 3, 30, 0.2) subplot3.plot ") subplot1.hist(data, bins=20, rwidth=0.9, color='black', density=True) subplot2 = plt.subplot2grid(
53910编辑于 2024-04-18 - 来自专栏巴山学长
从泰勒级数说傅里叶级数
*x+p(7); figure1 = figure; % 创建 subplot1 subplot1 = subplot(2,3,1,'Parent',figure1); hold(subplot1,'on ',1.5); % 创建 subplot2 subplot2 = subplot(2,3,2,'Parent',figure1); hold(subplot2,'on'); h2=ezplot(f2,[ ); % 创建 subplot3 subplot3 = subplot(2,3,3,'Parent',figure1); hold(subplot3,'on'); h3=ezplot(f3,[0,10] 6.65080265872201]); box(subplot4,'on'); set(subplot4,'LineWidth',1.5); % 创建 subplot5 subplot5 = subplot ,'LineWidth',1.5); % 创建 subplot6 subplot6 = subplot(2,3,6,'Parent',figure1); hold(subplot6,'on'); plot
3.6K20发布于 2020-06-17 - 来自专栏程序猿声
Python中利用Matplotlib绘制多图并合并展示
1 subplot多合一 其实，利用python 的matplotlib包下的subplot函数可以将多个子图放在同一个画板上。 = "-") ax3 = plt.subplot(223) ax3.plot(t,s,color="g",linestyle = "-.") ax4 = plt.subplot(224) ax4.plot 那么下面这几行代码大家都懂了吧： ax1 = plt.subplot(221) ax1.plot(t,s, color="r",linestyle = "--") ax2 = plt.subplot(222 子图1和子图2与上面的一样，主要是子图3，plt.subplot(212)表示将整个画板分成两部分后取第2块，即下面的部分。 ax3.bar(x,y) ax4=plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan=1,rowspan=1) ax5=plt.subplot2grid((3,3),(2,1),
17K40发布于 2020-04-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
matplotlib的多图合并
为标准了， #把上面的第一行看成是3个列 ax2 = plt.subplot(334) ax2.set_title("ax2 title") ax3 = plt.subplot(335) ax4 = plt.subplot(336) ax5 = plt.subplot(325) ax6 = plt.subplot(326) plt.show() ? = plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan = 1,rowspan = 1) ax5 = plt.subplot2grid((3,3),(2,1),colspan = (gs[0,:]) ax1.set_title("ax1 title") ax2 = plt.subplot(gs[1,:2]) ax2.plot([1,2],[3,4],'r') ax3 = plt.subplot (gs[1:,2:]) ax4 = plt.subplot(gs[-1,0]) ax5 = plt.subplot(gs[-1,-2]) plt.show() ?
2.3K30发布于 2020-04-26 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
频谱嵌入将使高度相似的节点比不相似的节点彼此靠近。
as nx options = { 'node_color': 'C0', 'node_size': 100, } G = nx.grid_2d_graph(6, 6) plt.subplot (332) nx.draw_spectral(G, **options) G.remove_edge((2, 2), (2, 3)) plt.subplot(334) nx.draw_spectral ((2, 2), (3, 2)) plt.subplot(336) nx.draw_spectral(G, **options) G.remove_edge((2, 3), (3, 3)) plt.subplot ((2, 2), (3, 2)) plt.subplot(336) nx.draw_spectral(G, **options) G.remove_edge((2, 3), (3, 3)) plt.subplot ((2, 2), (3, 2)) plt.subplot(336) nx.draw_spectral(G, **options) G.remove_edge((2, 3), (3, 3)) plt.subplot
23410编辑于 2022-05-28
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