ig,ax = plt.subplots()
ig,ax = plt.subplots()
狼啸风云
发布于 2022-07-22 13:43:04
发布于 2022-07-22 13:43:04
fig = plt.figure()
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。
控制子图
- 方法1：通过plt控制子图
- 方法2：通过ax控制子图
# Creates two subplots and unpacks the output array immediately
fig = plt.figure()
ax1, ax2 = fig.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)
# Creates four polar axes, and accesses them through the
# returned array
axes = fig.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(polar=True))
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[1, 1].scatter(x, y)（1） 单行单列，按照一维数组来表示
# 定义fig
fig = plt.figure()
# 建立子图
ax = fig.subplots(2,1) # 2*1
# 第一个图为
ax[0].plot([1,2], [3,4])
# 第二个图为
ax[1].plot([1,2], [3,4])（2） 多行多列，按照二维数组来表示
# 定义fig
fig = plt.figure()
# 建立子图
ax = fig.subplots(2,2) # 2*2
# 第一个图为
ax[0,1].plot([1,2], [3,4])
# 第二个图为
ax[0,1].plot([1,2], [3,4])
# 第三个图为
ax[1,0].plot([1,2], [3,4])
# 第四个图为
ax[1,1].plot([1,2], [3,4])本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2022-07-21，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录