引言 Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。...子图 到目前为止，我们展示的都是一个图的画法，这些图包括： 线图; 散点图; 等高线图; 条形图; 柱状图; 3D 图形 然而，很多时候，我们需要同时展示好几张图。...这时候我们需要引入Matplotlib中的子图功能。实现这个子图功能的函数叫做plt.shubplot。 用subplot 函数的时候，你需要指明网格的行列数量，以及你希望将图样放在哪一个网格区域中。...我们使用了subplot函数实现了子图，且展示的都是均匀画法，这里我们介绍两种方法来实现不均匀子图，让表达方式更加丰富： subplot2grid gridspec subplot2grid的参数和subplot...gridspec函数功能也非常强大，我们需要单独导入这个函数： import matplotlib.gridspec as gridspec gridspec需要和subplot搭配来实现不均匀子图：
它仅仅检查坐标轴标签、刻度标签以及标题的部分。 简单的示例 在 matplotlib 中，轴域（包括子图）的位置以标准化图形坐标指定。...对于子图，这可以通过调整子图参数（移动轴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。...tight_layout()可以接受关键字参数pad、w_pad或者h_pad，这些参数图像边界和子图之间的额外边距。边距以字体大小单位规定。...一般来说，从gridspec（使用GridSpec自定义子布局的位置）创建的子图也能正常工作。...在 Matplotlib v1.1 中，你可以使用gridspec将颜色条创建为子图。
有时，并排比较不同的数据视图会很有帮助。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轴域分组。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，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...plt.subplot：子图的简单网格 子图的对齐的列或行是一个常见的需求，Matplotlib 有几个便利例程，使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot()，它在网格中创建一个子图。...和wspace参数，它们沿图的高度和宽度指定间距，以子图大小为单位（这里，间距是子图宽度和高度的 40%。...plt.GridSpec：更加复杂的排列 为了超越常规网格，转向跨越多行和列的子图，plt.GridSpec()是最好的工具。
在技术分析时通常会将价格和成交量相结合来判断主力的动向，比如在主力拉高股价出货时，往往当日的股价会出现“过山车”的走势，同时成交量会出现近期的“天量”。...由于K线和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和比例。...此处导入matplotlib的gridspec模块创建子图，GridSpec可自定义子图的位置和调整子图行和列的相对高度和宽度，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_VOL.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) label.set_fontsize(10)#设置标签字体 plt.show() 输出图像
柱状图的画法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def barPicture(): ''' 柱状图的画法 '...R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) # 计算Z轴的高度 Z = np.sin(R) fig = plt.figure() # 将figure...# 绘制第三个子图 plt.subplot(2, 3, 5) plt.plot([0, 1], [0, 1]) # 绘制第四个子图 plt.subplot(2,...2.10. figure绘制子图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.gridspec as gridspec...3列，取得第一个子图的句柄， # 第一个子图跨度为1行3列，起点是表格(0, 0) ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3, rowspan
matplotlib，是matrix + plot + library的缩写，虽然命名很是直观，但个人接触之初却是常常不禁嗤之以鼻： 类比numpy、pandas、sklearn这些简洁易写的库名，matplotlib...matplotlib自身名字长也就罢了，但调用它的时候居然还不能简单的直接调用，而是要用它的子模块pyplot。那既然pyplot是核心绘图模块，为什么不把其接口引入到顶层呢？...；条形图主要是适用于一组离散标签下的数量对比 pie，饼图，主要用于表达构成或比例关系，一般适用于少量对比 imshow，显示图像，根据像素点数据完成绘图并显示 ?...除此之外，plt.axes也可通过接收尺寸参数实现多子图绘制：在添加子图时传入一个含有4个数值的元组，分别表示子图的底坐标和左坐标（设置子图原点位置）、宽度和高度（设置子图大小），从而间接实现子图仅占据画板的一块子区域...此时，可选的另一种绘制多子图的接口是plt.GridSpec。
GridSpec 指定绘制子图的网格形状，同时要设置绘制子图的行列数。当然也可以调整子图的布局（如 left，right等）。...创建子图 使用 subplot2grid 时， 需要提供网格的几何形状及子图在网格中的位置。...调整 GridSpec 布局 当直接使用 GridSpec 创建子图时，可以调整其布局参数创建更合适的子图（直接使用 update 方法更新） gs1 = gridspec.GridSpec(3, 3...使用 SubplotSpec 嵌套 GridSpec 下面给出一个更复杂的子图示例，最外围是 4x4 的子图，每个图中又含有 3x3 的子图，但3X3的子图的 spine 被隐藏了 import matplotlib.pyplot...使用 GridSpec 绘制不同尺寸的子图 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec f = plt.figure
需要设置网格的行数和列数。 子图布局参数（例如，左，右等）可以选择性调整。 SubplotSpec 指定在给定GridSpec中的子图位置。...和SubplotSpec 你可以显式创建GridSpec并用它们创建子图。...GridSpec的时候，你可以调整子图的布局参数，子图由gridspec创建。...GridSpec创建的子图。...网格尺寸可变的GridSpec 通常，GridSpec创建大小相等的网格。你可以调整行和列的相对高度和宽度，要注意绝对高度值是无意义的，有意义的只是它们的相对比值。
从入门到精通系列第3篇，本文介绍了Matplotlib的子图布局，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。...使用 plt.subplots 绘制均匀状态下的子图¶ 参考：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html...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...，第一是指图的比例大小不同但没有跨行或跨列，第二是指图为跨列或跨行状态 利用 add_gridspec 可以指定相对宽度比例 width_ratios 和相对高度比例参数 height_ratios fig...，事实上通过切片就可以实现子图的合并而达到跨图的功能 fig = plt.figure(figsize=(10, 4)) spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=6
目录 1 matplotlib——文本说明 1.1 使用matplotlib.pyplot中的title()函数设置图像标题 1.2 使用matplotlib.pyplot中的annotate()函数标注文字...7.1.1 绘制多个子图 7.1.2 绘制序号为1,2的两张图 7.1.3 绘制内嵌图 7.2 用matplotlib.pyplot.subplot2grid函数绘制多个子图 7.3 用matplotlib.gridspec...top=0.85) #调整图高度 ax.set_title('axes title') #设置子图标题 ax.set_xlabel('xlabel') #设置子图x轴标签 ax.set_ylabel...7.3 用matplotlib.gridspec函数绘制多个子图 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec...# 用plt.figure()创建一个图像窗口, 使用gridspec.GridSpec将整个图像窗口分成3行3列 plt.figure() gs = gridspec.GridSpec(3, 3)
Matplotlib图像基础 1.1 __基本绘图实例：sin、cos函数图__ 1.2 plot()函数详解 1.3 __matplotlib中绘图的默认配置__ 1.4 __设置图的横纵坐标的上下界...:__ 1.5 __设置横纵坐标上的记号__ 1.6 __调整图像的脊柱__ 1.7 添加图例 1.8 给一些特殊点加注释 1.9 子图 2....---- 图像的属性包括以下几个： from pylab import * ''' subplot()函数的参数中，除最后一维的其他维表示子图的大小，最后一维表示当前子图在图像中的位置，如下实例...，在2*2的网格里，第四个子图为(2, 2, 4) 创建横跨多个位置的子图用gridspec实现 ''' """ 添加多个固定大小的子图： fig = plt.figure(figsize=...[x, y, width, height]， x,y为当前子图的左下角坐标位置，width为子图的宽度，height为子图的高度 ''' axes([0.1,0.1,0.8,0.8])
另外，大家也知道我从来不分享原始代码的文件，因为现在大家的学习节奏都很快，一旦拿到文件基本就放到一边了。只有将这些代码复制下来，哪怕只跑一遍也会有一定的印象，从而提高技术能力。...这里采用自定义SeabornFig2Grid将 Seaborn生成的图转为matplotlib类型的子图。...import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec import seaborn as sns # 导入自定义模块...图和子图布局 fig = plt.figure(figsize=(12,8)) gs = gridspec.GridSpec(2, 2) # 使用SeabornFig2Grid转换 seaborn...图为 matplotlib 子图 mg1 = sfg.SeabornFig2Grid(g1, fig, gs[0]) mg2 = sfg.SeabornFig2Grid(g2, fig, gs[1])
运行这段代码将生成一幅包含三个子图的图像，每个子图分别展示矩阵A、B和C。每个矩阵的背景色为白色，矩阵值被填充在相应的位置上，坐标轴的刻度和标记都被隐藏了。...由于imshow通常用于显示图像数据，其中每个像素对应一个颜色，因此你需要首先确定你想要如何格式化这些数字（例如，整数、浮点数、百分比等）。...因为相乘后的矩阵数值一般比较大，给他分配更大的宽度: 一个子图可以占 2 个 subplot 吗 8....以下是实现这一布局的代码示例： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.gridspec import GridSpec...plt.tight_layout()# 显示图形plt.show() 在这个例子中，GridSpec 被用来创建一个 2x2 的网格，其中 height_ratios=[1, 2] 指定了第二行的高度是第一行的两倍
第一列表示matplotlib中子图上的辅助方法，可以理解为可视化中不同种类的图表类型，如柱状图，折线图，直方图等，这些图表都可以用这些辅助方法直接画出来，属于更高层级的抽象。...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...，第一是指图的比例大小不同但没有跨行或跨列，第二是指图为跨列或跨行状态 利用 add_gridspec 可以指定相对宽度比例 width_ratios 和相对高度比例参数 height_ratios fig...，事实上通过切片就可以实现子图的合并而达到跨图的功能 fig = plt.figure(figsize=(10, 4)) spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=6...通过一个综合例子，以OO模式展示这些API是如何控制一个图像中各部分的文本，在之后的章节我们再详细分析这些api的使用技巧 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot
为了防止出现这种情况，必须调整 axes 的位置。对于 subplots 来说，可以通过调整子图参数实现 [注1]。...自matplotlib 1.1 版本，提供了 tight_layout 函数自动完成子图布局调整。...tight_layout 也提供 pad, w_pad, h_pad 关键词参数设置 figure 边界和 子图间的间距。...plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=1.0) 即使各子图的尺寸不同也是可以通过 tight_layout 自动调整的。...而且对于 subplot2grid 创建的子图也有效。
数据可视化的时候，有时需要将多个子图放在同一个画板上进行比较。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....对子绘图区域的划定和选择 GridSpec是matplotlib中一个特殊的用来进行子绘图区域设计和选定的一个类 import matplotlib.gridspec as gridspec gs =...绘制多个子图 测试数据如下： [fbjzbyq2ja.png] 代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...as mpl import matplotlib.gridspec as gridspec import collections import numpy as np # 读取数据 df = pd.read_csv...('soccer.csv', encoding='gbk') # 子图1数据 skill_count = df['Skill_Moves'].value_counts() skill = [f'等级{
您将注意到，图形级的图与它们的轴级对应图非常相似，但也有一些不同之处。值得注意的是，传说被放置在情节之外。它们的形状也略有不同(稍后会详细介绍)。...实例，该实例具有一些方法，用于以一种关于子图组织的“智能”方式定制图的属性。...其次，这些参数，高度和方面，在matplotlib中参数化的大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数，宽度=高度*方面)。最重要的是，这些参数对应于每个子图的大小，而不是整个图形的大小。...() with one subplot: 为了说明这些方法之间的区别，下面是matplotlib.pyplot.subplots()的默认输出，其中有一个子plot: A figure with...缺点是，当您确实想要更改图形大小时，您需要记住，事情的工作方式与在matplotlib中的工作方式略有不同。
]) 有两个以上参数时，按照 X 轴和 Y 轴顺序绘制数据 plt.ylabel() Y 轴标签 plt.savefig('test',dpi=600) 保存图像，默认为 png plt.show(...) 展示 plt.subplot(nrows, ncols, plot_number) 在全局绘图区域建立一个分区体系，并定位到一个子绘图区域 plt.subplot(3,2,4) plt.subplot...matmatplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' rcParams 的属性 属性 说明 'font.family' 用于显示字体的名字 'font.style...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...plt.subplot(gs[1:,-1]) # 第三列第二个到最后 ax4 = plt.subplot(gs[2,0]) # 第三行第一个 ax4 = plt.subplot(gs[2,1]) # 第三行第二个 饼图绘制
配置图例 想在可视化图形中使用图例，可以为不同的图形元素分配标签。 图例非常容易使用，只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。...完整代码参见latex-text-box[1] 注释 在matplotlib中，注释可能是最难处理的对象。原因是它包含的概念众多，而这些概念又具有大量的参数。...完整代码解析 上下滑动查看更多源码 from matplotlib.gridspec import GridSpec from matplotlib.patches import Rectangle,...：指定子图将放置的网格的几何位置。...需要设置网格的行数和列数。子图布局参数（例如，左，右等）可以选择性调整。 ConnectionPatch：用于在两点之间建立连接线。 参数：xyA: 它是x-y图上也称为点A的连接线的起点。
多图表和子图在Matplotlib中，我们可以创建包含多个子图的图表，以更灵活地展示数据或进行比较。...高级子图和布局Matplotlib允许你更灵活地处理子图和布局，以满足复杂的展示需求。...以下是一些高级子图和布局的示例：8.1 网格子图Matplotlib中的gridspec模块允许你创建更复杂的子图布局。...= gridspec.GridSpec(2, 2, width_ratios=[1, 2], height_ratios=[2, 1])# 子图1ax0 = plt.subplot(gs[0])ax0....8.2 非矩形子图Matplotlib支持创建非矩形形状的子图，以适应特殊需求。
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