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

Matplotlib。将子图与边框对齐

Matplotlib是一个Python的绘图库,用于创建各种静态、动态、交互式的图表和可视化。它提供了一种类似于Matlab的绘图接口,使得用户可以轻松地创建高质量的图形。

Matplotlib的子图与边框对齐是指在创建多个子图时,如何使得子图之间的边框对齐。Matplotlib提供了多种方式来实现子图与边框的对齐,下面介绍两种常用的方法:

  1. 使用subplot函数:
    • 使用subplot函数可以在一个图像窗口中创建多个子图,并且子图之间的边框会自动对齐。
    • 例如,使用subplot(2, 2, 1)可以创建一个2x2的子图网格,并选择第一个子图作为当前子图。
    • 示例代码:
    • 示例代码:
  • 使用GridSpec对象:
    • 使用GridSpec对象可以更灵活地创建子图网格,并且可以控制子图之间的边框对齐。
    • 首先,创建一个GridSpec对象,指定子图网格的行数和列数。然后,使用该对象的子图索引来选择当前子图。
    • 示例代码:
    • 示例代码:

以上是两种常用的方法来实现Matplotlib子图与边框的对齐。在实际应用中,可以根据需要选择适合的方法来创建和布局子图,以满足特定的需求。对于更多关于Matplotlib的详细信息和使用方法,可以参考腾讯云的Matplotlib产品介绍链接地址:Matplotlib产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Matplotlib划分——非均匀绘图

本节主要探讨matplotlib的非均匀划分,并在文末补充了axes对象的常用属性。...一、均匀的划分(参考上一节) 二、非均匀划分 分均匀的语法均可用于均匀绘图 1)subplot()函数 语法:plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs...2行1列,索引为2的子区 plt.show() 1 subplot划分 关于ax3 = plt.subplot(212)的理解:因为子区都是在同一个画布上绘制的,每一个plt.subplot...(222) #表示画布分为2行2列,索引为2的子区 ax3 = fig.add_subplot(212) #表示画布分为2行1列,索引为2的子区 plt.show() 2 add_subplot...划分 3)subplot_mosaic()函数 语法:fig, axs = plt.subplot_mosaic(别称,layout, figsize) #笔者常用这两个参数。

1.2K10

matplotlib动画制作(2)—气泡条形

2.1 动态气泡 现有100种类型产品数据1911-2010产量信息,数据格式如下: 利用FuncAnimation制作每一种产品的气泡动态,流程为 1)颜色标识 2)气泡循环 3)细节调整...(年份添加、坐标控制) 1、颜色标识:创建100种颜色标识产品 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color():...as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color...2.2 动态条形 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化,绘制时间段内的人口变化柱状: 考虑到动态变化存在柱状互相交换问题,为了优化展示效果,采用pandas_alive库进行绘制

17210

Matplotlib合并更方便!patchworklib让我告别PS拼图...

书籍修正和新增都会分享到圈子里面(双十二进群就送作者签名版纸质书籍)~~ 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(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等...一键合并多子?!...既然有圈友提问,这边小编就给大家推荐一个非常好用Python语言中的的合并工具-「Patchworklib」,详细介绍如下: Patchworklib简介 Patchworklib 是matplotlib...相关绘图(简单 matplotlib 绘图、Seaborn 绘图(轴级和级)以及 plotnine 绘图)的通用合成器。...因此,用户只需使用 / 和 | 操作符即可轻松对齐 图形对象。Patchworklib比matplotib默认拼接方式subplot_mosaic 更直接、更灵活。

35810

无向环路子分析虚拟生成

Here's the table of contents: 无向环路子分析虚拟生成 •ONgDB数据库集成APOC和OLAB-APOC组件•使用函数分析无向环路返回布尔值•使用过程分析无向环路返回路径节点序列...ID•通过一组节点序列生成查询环路的CYPHER•通过一组节点序列查询环路•分析的环路并查询环路•返回一个原子性ID•JSON-STRING封装•获取所有顶点路径•分析的环路并查询环路之后生成虚拟图...案例实现了完整的分析过程,对输入的原始寻找无向环路,并以虚拟图的方式返回结果。...首先加载一个,使用olab.schema.loop对子的无向环路进行分析生成路径节点序列列表,列表中每一个元素就是一条完整的环路。...10.1 案例一 •原始四顶点【六环路】 MATCH path=(n)--()--()--(n)--() RETURN path LIMIT 1 •执行结果 •无向环路虚拟图 // 加载一个

65310

Python 绘图,我只用 Matplotlib(三)—— 柱状

Photo from Unsplash 上篇文章,我已经讲解绘制图像大致步骤,接下来的系列文章分别对各种图形做讲解。其实就是了解各个种的绘图 API。文章就讲解第一种图形,柱状。...align 柱子对齐方式,有两个可选值:center 和 edge。center 表示每根柱子是根据下标来对齐, edge 则表示每根柱子全部以下标为起点,然后显示到下标的右边。...edgecolor 每根柱子边框的颜色。同样可指定一个颜色值,让所有柱子边框呈现同样颜色;或者指定带有不同颜色的列表,让不同柱子的边框显示不同颜色。 linewidth 每根柱子的边框宽度。...设置值为 vertical ,那么显示为柱形。如果设置为 horizontal 条形。不过 matplotlib 官网不建议直接使用这个来绘制条形,使用 barh 来绘制条形。...figsize=(8, 6), dpi=80) # 再创建一个规格为 1 x 1 的 plt.subplot(1, 1, 1) # 柱子总数 N = 6 # 包含每个柱子对应值的序列 values

2K20

对比excel,用python绘制柱状时添加table数据表

Python绘制 那这里我们用到的是matplotlib,bar和table。 图表元素进行拆解,可以分为柱状和数据表,刚好matplotlib提供了对应的接口。...2.1 柱状绘制 先绘制柱状,案例中是两组数据,所以是组合柱状。...100) # 案例数据 data = [[150, 200, -50, -100, -75], [300, 125, -80, 75, -100], ] # 列行...取值范围为{'full', 'left', 'right'},默认值为'left' loc:单元格相对于的位置 bbox:绘制表格的边界框 最后,我们需要做的就是将上述两个进行组合,组合过程中可能需要做一些格式微调...组合 在本次案例中,对组合需求有以下几点: 柱状边框不显示 图表table中列名高度需要高一些,单元格的高度要低一些 图例位置需要和对应行一致 为了实现上诉需求,我们可以通过以下方式来处理: # 设置单元格高度

1.8K10

Matplotlib 可视化之图例标签高级应用

上篇Matplotlib 可视化之注释文本高级应用一文中,已经接触了注释文本的应用实例,今天和云朵君一起继续学习图例标签元素的应用实例。...图例非常容易使用,只要求用户命名Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。...此时我们可能需要寻求其他方式来标记数据,如分成几个分别展示。 标题和标签 我们已经使用 set_title、set_xlabel 和 set_ylabel 方法操作了标题和标签。...replace=False) # 根据y值,从大到小排序 Px, Py = X[I], Y[I] I = np.argsort(Y[I])[::-1] Px, Py = Px[I], Py[I] # 随机选取的五个点用黑色边框框选出...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。

1.8K60

python数据分析工具之 matplotlib详解

参数主要包括: loc:图例的位置 frameon:是否带边框 framealpha:颜色透明 shadow:阴影 # 示例 import matplotlib.pyplot as plt import...程序中 random.randn random.rand 相比,randn表示随机生成的数符合正态分布,因此画出来是如上图所示。... plt.subplot(2,1,1) # ,(2,1,1)代表,创建2*1的画布,并且定位于画布1 ;等效于plt.subplot(211),即去掉逗号 # subplots 可以同时创建多个子...figure,ax = plt.subplots(2, 3) # 这是一个灵活创建的方法,可以创建任意组合的图形,不必一一对齐,以下为示例: grid = plt.GridSpec(2, 3,...三维 基础三维 matplotlib 中绘制三维用到 mplot3d 包。导入 mplot3d 包后,可以利用 projection 参数,控制绘制三维

2.4K20

(数据科学学习手札149)用matplotlib轻松绘制漂亮的表格

而我最近发现的一个基于matplotlib的第三方库plottable,用它来生成数据表格既简单又美观,今天的文章中费老师我就来带大家学习它的常用方法~ 2 基于plottable绘制漂亮的表格   ...我们先从一个简单的例子了解其基础的使用方式: 2.1 从简单例子出发 plottable的基础使用很简单,在已有数据框的基础上,直接调用plottable中的Table模块即可:   渲染出的表格如下...中合法的色彩值进行表格奇数偶数行底色的设置: 2.2.2 控制表头单元格数据单元格样式   通过Table()中的参数col_label_cell_kw、cell_kw,我们可以分别对表头区域单元格...,常见的用法有: 分别设置不同字段的宽度比例系数   以每列的默认宽度为1,可以分别为不同列调整宽度: 分别设置不同字段的文本对齐方式   每个ColDef对象都可设置textprops参数,基于此可以实现为不同字段定义水平对齐方式...  通过为ColDef设置参数border,我们可以决定如何绘制不同字段的列边框:   除了本文所述的部分功能外,plottable还有很多高级进阶的使用方法,譬如单元格图片渲染、自定义单元格绘制内容等

1.3K10

【Python环境】matplotlib - 2D 3D 的绘制

创建,选择绘图用的颜色描点符号: subplot(1,2,1) plot(x, y, 'r--') subplot(1,2,2) plot(y, x, 'g*-'); ?...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像素的就可以这么做: fig =...的范围 我们想做的第一件事也许是设置坐标轴的范围,可以使用 set_ylim 或是set_xlim 方法或者 axis('tight') 自动坐标轴调整的紧凑 The first thing we...带有多子插图的 fig.add_axes 在图中加入新坐标轴 subplots, subplot2grid,gridspec等 布局管理器 subplots fig, ax = plt.subplots...颜色映射轮廓 颜色映射轮廓适合绘制两个变量的函数。

5.6K70

【软件工程】数据流 ( 数据字典 | 数据流平衡原则 | 父平衡 | 图内平衡 | 数据流绘制原则 )

文章目录 一、数据字典 二、数据流平衡原则 1、父 ( 上层数据流 ) ( 下层数据流 ) 平衡 2、图内平衡 三、数据流绘制原则 一、数据字典 ---- 数据字典 可以 配合...---- 数据流平衡原则 : 父 ( 上层数据流 ) ( 下层数据流 ) 之间的平衡 内部的平衡 1、父 ( 上层数据流 ) ( 下层数据流 ) 平衡 父 (...上层数据流 ) ( 下层数据流 ) 平衡 : 利用 数据流平衡原则 , 可以找出 在 细化上层数据流 时 , 忽略的 数据流 ; 根据 顶层数据流 可以 确定缺失的 底层数据流 ;...系统 之间的数据流 , 系统内部的数据流 , 在 顶层数据流图中 , 是没有体现的 ; 父 ( 上层数据流 ) ( 下层数据流 ) 之间的平衡匹配方法 : ① 个数一致 : 两层数据流图中的...输出数据流” 之间的变换 , 即 对数据进行了什么样的处理 , 使得 “输入数据流” 变为 “输出数据流” ; 主要操作 : 在程序中的体现是 处理 数据的过程 , 向 “加工” 中输入数据流后 , 数据进行加工

2.7K00
领券