首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用matplotlib和gridspec将一个轴与其他轴隔开?

要使用matplotlib和gridspec将一个轴与其他轴隔开,你可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
  1. 创建一个包含子图的figure,并使用gridspec来定义子图的布局:
代码语言:txt
复制
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)

上述代码创建了一个2x2的子图布局。

  1. 使用gridspec的切片功能来定义每个子图的位置和大小:
代码语言:txt
复制
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])

上述代码将第一个子图放置在第一行的第一列,第二个子图放置在第一行的第二列,第三个子图放置在第二行的所有列。

  1. 绘制各个子图的内容:
代码语言:txt
复制
ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax1.set_title('Plot 1')

ax2.bar(['A', 'B', 'C'], [7, 8, 9])
ax2.set_title('Plot 2')

ax3.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax3.set_title('Plot 3')

上述代码分别绘制了每个子图的内容,并为每个子图设置了标题。

  1. 调整子图之间的间距和边界:
代码语言:txt
复制
gs.update(hspace=0.5)
plt.tight_layout()

上述代码使用gs.update()来调整子图之间的垂直间距为0.5,并使用plt.tight_layout()来自动调整子图的边界。

  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
plt.show()

上述代码将绘制的图形显示出来。

这样,你就可以使用matplotlib和gridspec将一个轴与其他轴隔开。如果你想了解更多关于matplotlib和gridspec的详细信息,请参考以下链接:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

为此,Matplotlib 具有子图的概念:可以在单个图形中一起存在的较小域分组。这些子图可能是插图,绘图网格或其他更复杂的布局。...在本节中,我们探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...例如,我们可以通过xy位置设置为 0.65(也就是说,从图形宽度的 65% 高度的 65% 开始),xy范围为 0.2(即域的大小是图形宽度的 20% 高度的 20%),在另一个域的右上角创建一个插入的域...plt.GridSpec()对象本身不会创建一个图;它只是一个方便的接口,可以通过plt.subplot()命令识别。...例如,具有指定宽度高度间距的,两行三列网格的gridspec如下所示: grid = plt.GridSpec(2, 3, wspace=0.4, hspace=0.3) 从这里我们可以使用熟悉的

1K30

Matplotlib 中文用户指南 3.5 密致布局指南

对于子图,这可以通过调整子图参数(移动域的一条边来给刻度标签腾地方)。Matplotlib v1.1 引入了一个新的命令tight_layout(),自动为你解决这个问题。...因此,其他艺术家可能被截断并且也可能重叠。 它假定刻度标签,标签标题所需的额外空间域的原始位置无关。 这通常是真的,但在罕见的情况下不是。 pad = 0某些文本剪切几个像素。...同时,推荐使用至少大于 0.3 的间隔。 GridSpec一起使用 GridSpec拥有自己的tight_layout()方法(pyplot API 的tight_layout()也能生效)。...在 Matplotlib v1.1 中,你可以使用gridspec颜色条创建为子图。...[])http://matplotlib.org/_images/tight_layout_guide-14.png 另一个选项是使用AxesGrid1工具包,显式为颜色条创建一个域: plt.close

61730
  • 【Python环境】matplotlib - 2D 3D 图的绘制

    matplotlib 面向对象 API 首先让我们加载它: import matplotlib.pyplot as plt 使用面向对象API的方法之前例子里的看起来很类似,不同的是,我们并不创建一个全局实例...图表尺寸,长宽比 DPI 在创建 Figure 对象的时候,使用figsize dpi 参数能够设置图表尺寸DPI, 创建一个800*400像素,每英寸100像素的图就可以这么做: fig =...Matplotlib 可以生成多种格式的高质量图像,包括PNG,JPG,EPS,SVG,PGF PDF。如果是科学论文的话,我建议尽量使用pdf格式。...图例, 标题 现在我们已经介绍了如何创建图表画布以及如何添加新的坐标实例,让我们看一看如何加上标题,图例 标题 每一个坐标实例都可以加上一个标题,只需调用坐标实例的 set_title... 线型 颜色 有了matplotlib,我们就有很多方法能够定义线的颜色很多其他图形元素。

    5.6K70

    matplotlib共享的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略

    matplotlib共享的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略 导语: 在数据分析可视化领域,matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之一,以其强大的功能深受开发者喜爱。...然而,在处理多子图共用坐标(即共享)时,如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢?本文深入剖析这一常见痛点,并为您提供一些解决思路。...,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可 正文: 一、共享的重要性挑战 在展示多个相关数据图表时,利用matplotlib的共享功能可以直观地对比不同数据集之间的关联差异,增强整体分析的一致性连贯性...plt.xlabel('X Label', rotation=45, labelpad=15) 使用GridSpec灵活布局: 若需更高层次的定制化,可通过mpl_toolkits.axes_grid1...欢迎留言分享你的实战经验技巧,让我们共同探讨如何借助matplotlib绘制出既美观又富含信息量的共享图表,一起提升数据分析可视化的艺术水准。

    10010

    Matplotlib从入门到精通03-布局格式定方圆

    http://c.biancheng.net/matplotlib/data-visual.html AI算法工程师手册 Task3:用极坐标系绘制玫瑰图&散点图边际分布图的绘制 总结 本文主要是Matplotlib...=None, height_ratios=None, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) 第一个数字为行, 第二个为列,不传入时默认值都为1...2.使用subplot这样基于pyplot模式绘制子图 还有种方式是使用subplot这样基于pyplot模式的写法,每次在指定位置新建一个子图,并且之后的绘图操作都会指向当前子图,本质上subplot...使用 GridSpec 绘制非均匀子图¶ 参考:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html 所谓非均匀包含两层含义...=[1,1,1,1,1,1]) ## 使用过fig.add_gridspec 报错,,就没使用 #子图1 ax=fig.add_subplot(spec[0,:5]) ax.hist(data[0,:]

    25720

    python数据科学系列:matplotlib入门详细教程

    行文目录结构,重点是右三分支 01 关于matplotlib matplotlib是python的一个绘图库,numpy、pandas共享数据科学三剑客的美誉,也是很多高级可视化库的基础。...需要指出,Axes从形式上是坐标axis一词的复数形式,但意义上却远非2个或多个坐标那么简单:如果Figure比作是画板的话,那么Axes就是画板中的各个子图,这个子图提供了真正用于绘图的空间...plot接口文档及部分参数 当然,各图表接口参数繁多且不尽一致,全部熟记几乎不现实,可仅记住常用参数及相关可选项,其他留作使用时查阅即可 配置图例:对所绘图形进一步添加图例元素,例如设置标题、坐标、文字说明等...实际上,GridSpec只是对subplot接口的一个变形,本质上仍然是执行类似subplot多子图流程:通过切片多子图合并,实现不规则多子图的绘制。...subplot、axes在面向对象plt两类绘图接口间的区别类似,GridSpec在面向对象时的接口为add_gridspec()。 这里直接给出官网的一个绘制图例,具体可查看官方示例代码: ?

    2.5K22

    这样截断刻度学术图表怎么绘制?一行代码搞定...

    ~~ 参与课程或者圈子的你获取到:学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员甲方对接)、副业交流、提升认知等等。...说是在学术论文中经常出现,如下: 学员反馈统计图样式 显然,这种图形最大的一个特点就是刻度进行了截断处理,下面我们就详细介绍一下截断刻度的含义其Python绘制方法....在绘制图形时,截断刻度通常数据预处理和数据可视化相结合,以达到更好地展示数据的目的。...brokenaxes-一键绘制截断刻度 介绍完截断刻度的含义,那么我们在介绍下如何使用Python进行截断刻度的绘制,虽然,Matplotlib官网有介绍该样式的教程(Matplotlib截断刻度介绍...),但其操作介绍繁琐,今天给大家介绍另外一个可视化工具- 「brokenaxes」,可以快速对Matplotlib绘图对象进行刻度截断操作。

    29110

    Matplotlib

    plt 应用 函数 说明 Example plt.plot(x,y,format_string, **kwargs) 只有一个输入列表或者数组的时候,参数被当做 Y ,X 以索引自动生成 x:X数据...]) 有两个以上参数时,按照 X Y 顺序绘制数据 plt.ylabel() Y 标签 plt.savefig('test',dpi=600) 保存图像,默认为 png plt.show(...plt.ylabel() 对 Y 增加文本标签 plt.tittle() 在任意位置增加文本 plt.annotate() 在图形中增加箭头注释 复杂区域绘制 plt.subplot2grid(GridSpec...3行3列,9块 当前选定1,0这块区域 colspan 在列方向延伸2个单位 每次调用切换区域 GridSpec类 import matplotlib.gridspec as gridspec 子区域设计类...gs = gridspec.GridSpec(3,3) # 设计一个网格,三行三列 ax1 = plt.subplot(gs[0,:]) # 第一行全部占满 ax2 = plt.subplot(gs[

    80010

    数据相差太大,无法突出重点数据!?这样干就行...

    Broken Axis 案例 「注」:Matplotlib绘制截断坐标,其本质还是多子图的灵活使用。...「 Matplotlib 兼容」:brokenaxes 包是基于 Matplotlib 构建的,因此可以 Matplotlib其他功能完美配合使用。...你可以在 brokenaxes 坐标使用 Matplotlib 的各种绘图函数方法。 「支持多个截断区域」:brokenaxes 包允许在同一个图表中设定多个截断区域。...它的灵活性、 Matplotlib 的兼容性以及对多个截断区域子图的支持,使得用户可以根据自己的需要轻松创建各种复杂的图表。...所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧分享经验,以及给大家提供一个坚持学习的平台。

    27010

    数据相差太大,无法突出重点数据!?这样干就行...

    Broken Axis 案例 「注」:Matplotlib绘制截断坐标,其本质还是多子图的灵活使用。...「 Matplotlib 兼容」:brokenaxes 包是基于 Matplotlib 构建的,因此可以 Matplotlib其他功能完美配合使用。...你可以在 brokenaxes 坐标使用 Matplotlib 的各种绘图函数方法。 「支持多个截断区域」:brokenaxes 包允许在同一个图表中设定多个截断区域。...它的灵活性、 Matplotlib 的兼容性以及对多个截断区域子图的支持,使得用户可以根据自己的需要轻松创建各种复杂的图表。...所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧分享经验,以及给大家提供一个坚持学习的平台。

    26110

    python 画子图股票成交量图像

    由于K线成交量是两种类别的技术指标,我们不仅要将它们分别在两个子图上进行显示,而且需要协调两个子图的位置比例。...此处导入matplotlibgridspec模块创建子图,GridSpec可自定义子图的位置调整子图行列的相对高度宽度,如下所示: # 成交量可视化 #绘制K线图+移动平均线+成交量 import...numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec#分割子图 import pandas_datareader.data...graph_KAV.set_xticks(range(0, len(df_stockload.index), 15)) # X刻度设定 每15天标一个日期 #绘制成交量图 graph_VOL.bar...graph_VOL.set_xticks(range(0,len(df_stockload.index),15))#X刻度设定 每15天标一个日期 graph_VOL.set_xticklabels

    1.7K10
    领券