plot subplot by for-loop从最后一个循环创建图

在云计算领域，plot subplot by for-loop从最后一个循环创建图是指通过使用for循环来创建多个子图，并将这些子图组合在一个大图中。这种方法通常用于数据可视化和图形展示，可以帮助我们更好地理解和分析数据。

具体实现这个功能的方法如下：

导入必要的库和模块，例如matplotlib.pyplot。
创建一个空的大图，使用subplot函数指定子图的布局。例如，subplot(2, 2, 1)表示将创建一个2x2的子图布局，并将当前子图设置为第一个位置。
使用for循环遍历数据集或其他需要展示的内容。在每次循环中，创建一个新的子图，并在该子图中绘制所需的图形。
在每次循环结束后，使用subplot函数将当前子图设置为下一个位置。例如，subplot(2, 2, 2)表示将当前子图设置为第二个位置。
循环结束后，使用show函数显示整个大图。

这种方法的优势在于可以快速、自动化地创建多个子图，并将它们组合在一个大图中，方便进行比较和分析。

应用场景：

数据可视化：通过将多个子图组合在一个大图中，可以更清晰地展示数据之间的关系和趋势。
图像处理：可以将多个图像或图像处理结果显示在一个大图中，方便对比和分析。
机器学习模型分析：可以将多个模型的结果进行可视化比较，帮助选择最佳模型。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像处理：https://cloud.tencent.com/product/ie
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云数据可视化：https://cloud.tencent.com/product/dv

相关·内容

matplotlib | Python强大的作图工具，让你从此驾驭图表（二）

由于图片会有缩放，所以大家可能很难直接从文章的图片上看出它的大小，但是至少我们是可以看出来这是一个长方形的图像。如果我们想要将它绘制成正方形呢？...plt.subplot 首先，我们可以使用plt.subplot方法，subplot顾名思义就是子图的意思。这时候我们传入三个数，前面两个参数表示我们最后想要得到的大图的情况。...(range(10)) ax2.plot(x, y) plt.show() 在这段代码当中我们先创建了一个figure对象，然后再通过这个figure对象创建了两个subplot对象。...最后我们对于每一个subplot对象单独绘制，这样整个过程更加得顺滑，和我们理解的面向对象的思想更加接近。还有一点就是它会保留创建子图之前的改动。...因为我们要先创建figure，再通过figure创建subplot。我们最后操作的对象是subplot，既然如此，为什么我们不能直接创建出subplot对象来呢？

4721 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

4个subplot中的第一个（编号从1开始）。...ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) 如果这时执行一条绘图命令（如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])），matplotlib就会在最后一个用过的subplot...（如果没有则创建一个）上进行绘制，隐藏创建figure和subplot的过程。...创建包含subplot网格的figure是一个非常常见的任务，matplotlib有一个更为方便的方法plt.subplots，它可以创建一个新的Figure，并返回一个含有已创建的subplot对象的...最后，再用set_xlabel为X轴设置一个名称，并用set_title设置一个标题（见图9-9的结果）： In [42]: ax.set_title('My first matplotlib plot

7.4K9 0

使用Python NumPy库进行高效数值计算

下面是一个简单的例子： pythonCopy codeimport numpy as np # 从列表创建数组 arr_list = [1, 2, 3, 4, 5] arr_from_list = np.array...(arr_list) print("数组从列表创建：", arr_from_list) # 从元组创建数组 arr_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) arr_from_tuple = np.array...(arr_tuple) print("数组从元组创建：", arr_from_tuple) 数组属性创建数组后，可以通过访问数组的各种属性来获取有关数组的信息，如形状、维度和元素个数等。...first_element) # 获取最后一个元素 last_element = arr[-1] print("最后一个元素：", last_element) 数组切片数组切片是获取数组的部分内容...pythonCopy codeimport numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的图 G

1K2 1

信号与系统实验五信号的傅里叶分析与频谱

t=-1:0.001:1;%设置起点、步长和终点 ft=0.5*square(2*pi*(t+0.25),50)+0.5;%函数表达式 subplot(221);%绘制子图命令 plot(t,ft);%...*b*cos(2*pi*n'*t); subplot(2,2,k+1); plot(t,x); grid on; axis([-1,1,-1.5,1.5]); title(...) 【实验感悟】通过本次实验，我学会了MATLAB中对于傅里叶级数展开的求解方法, 通过循环实现傅里叶级数求和，通过多次滤波实现周期矩形脉冲信号的近似图趋于方波图。...反傅里叶变换算法也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。...最后还可以利用傅里叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。在图像学中，从物理效果看，傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。

8901 0

Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

最后，show（）将打开plot或graph屏幕。 ? ? 水平线 ?...多个plot ? 前面的所有示例都是关于在一个图中进行绘制。在同一图中绘制多个图怎么办？您可以借助Python pyplot的subplot（）函数在同一图中生成多个图。...首先是定义plot的位置。在第一个子图中，1,2,1表示我们有1行2列，当前图将在索引1处绘制。类似地，1,2,2告诉我们有1行2列，但是这将图的时间定为索引2。下一步是创建数组以在图中绘制整数点。...现在，让我们创建一个2×2的网格图。...plt.xlabel（'像极客X轴'） plt.ylabel（'Like Geeks Y Axis'） plt.clf（） plt.show（）在此代码中，我们创建了一个图并定义了标签。

5.2K1 0

Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

plt.figure：创建空白画布，在一幅图中可省略 figure.add_subplot：第一个参数表示行，第二个参数表示列，第三个参数表示选中的子图编号 plt.title：标题 plt.xlabel...▲图7 水平箱形图 07 组合图前面介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者组合图，此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图...，或者通过subplot使用循环语句来创建多个子图。...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot...▲图8 组合图通过subplot使用循环语句来创建组合图，如代码清单8所示，其可视化结果如图9所示。

6.2K3 1

学会这7个绘图工具包，Matplotlib可视化也没那么难

图7　水平箱形图组合图前面介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者组合图，此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图，...或者通过subplot使用循环语句来创建多个子图。...使用add_subplot创建组合图，如代码清单7所示，其可视化结果如图8所示。...代码清单7　绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot...图8　组合图通过subplot使用循环语句来创建组合图，如代码清单8所示，其可视化结果如图9所示。

2.8K3 0

探索不同学习率对训练精度和Loss的影响

不同学习率下的验证精度曲线； (4) 不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环...，通过遍历学习率列表：lrs = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]，用列表来保存数据结果就行，在最后通过可视化matlibplot，来展示结果。...3 结语根据最后的可视化展示图可以清晰地看到：在学习率为0.1的时候，相较于学习率为0.01、0.001、0.0001，训练精度都是较差的，特别是在训练次数相对于较少时，而且在第二张训练Loss...曲线中，训练次数较少时， Loss较大，在第三张图也能明显看出，验证精度曲线，学习率为0.1的曲线变化较大，且精度不是很高，在第四张图上，Loss变化较大，且基本比其他三条线高从第一张图上来看，学习率为...0.01、0.001、0.0001时，精度基本上维持在94%左右，第二张图来看，Loss也基本相差不大。

2293 0

掌握进阶：高级功能、图表定制与地理数据绘制

8, 10]y2 = [1, 2, 1, 2, 1]# 创建一个包含两个子图的图表plt.figure(figsize=(10, 4))# 子图1plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot...plt.title('Subplot 2')# 调整子图之间的间距plt.tight_layout()# 显示图表plt.show()通过plt.subplot方法，我们可以在一个图表中创建多个子图，并通过指定行数和列数来排列它们...7.2 极坐标图Matplotlib支持极坐标图表，适用于展示循环或周期性数据。...plot(x, y1)ax0.set_title('Subplot 1')# 子图2ax1 = plt.subplot(gs[1])ax1.plot(x, y2)ax1.set_title('Subplot...2')# 子图3ax2 = plt.subplot(gs[2])ax2.plot(x, y1)ax2.set_title('Subplot 3')# 子图4ax3 = plt.subplot(gs[3

8801 0

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：...看清楚，可以不用逗号分开直接写在一起也是对的；　　　解释一下这是啥玩意：　　　numbRow是plot图的行数；numbCol是plot图的列数；plotNum是指第几行第几列的第几幅图；　　　...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？...这里就不能用循环操作了，因为3副图的话划分起来得重新排列：　　啥意思？...(221) plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'g--') plt.subplot(222) plt.plot(t2, np.cos(2

7642 0

python可视化图表(python 显示图片)

它是用来创建总画布/figure“窗口”的，有figure就可以在上边（或其中一个子网格/subplot上）作图了，（fig：是figure的缩写）。...fig, axes = plt.subplots(23)：即表示一次性在figure上创建成2*3的网格，使用plt.subplot()只能一个一个的添加[引用链接]： fig = plt.figure...**kwargs) 然后看ax = plt.subplot() 三、怎么在一个图上排列多个子图？比如说我们想画个2*2的子图，每个子图对应一个表。先重点考虑2个步骤。...· 第1个步骤：创建多维窗口： fig, axes = plt.subplots(2, 2) # 此处是一个2*2的图 · 第2个步骤：设定各个透视子图在窗口的位置： data.plot.bar(ax...（python从0开始计数，所以“1”代表第2的） data.plot.barh(ax=axes[0,1], color='k', alpha=0.5) # alpha：设定图表的透明度；再添加子透视图代码

8781 0

Python数据分析Matplotlib

',fontsize=14,fontweight='bold') #为总图设置标题 ax=fig.add_subplot(111) #创建一个子图 fig.subplots_adjust(...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一张图 fig=plt.figure(1) # 创建一个子图 ax1=fig.add_subplot...# 创建一张图 fig = plt.figure(1) # 创建一个子图 ax1 = plt.subplot(111) # 使用numpy包中的array函数创建绘图所需的数据 slices = np.array...plt.subplot(211) plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k') # 创建绘制图表样式为 2X1 的图片区域，并选中第二个子图，然后使用plot函数传入数据...) # 第一个画板的第一个子图 plt.plot([1, 2, 3]) plt.subplot(212) # 第一个画板的第二个子图

3.4K2 0

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行： ? 这条代码的意思是：图像应该是22的，且当前选中的是4个subplot中的第一个（编号从1开始）。...如果这时发出一条绘图命令哪个（如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])），matplotlib就会在最后一个用过的subplot（如果没有则创建一个）上进行绘制。...由于根据特定布局创建Figure和subplot是一件非常常见的任务，于是便出现了一个更为方便的方法（plt.subplots），它可以创建一个新的Figure，并返回一个含有已创建的subplot对象的...plot参数的完整列表如下所示： ? ? pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数，它可以是一个matplotlib的subplot对象。...这使你能够在网格布局中更为灵活地处理subplot的位置。 DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例，如下所示： ?

8.4K7 0

【Python】【绘图】plt.figure()的使用

fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor=’blue’) plt.show() 2.subplot创建单个子图 (1) subplot语法 subplot(nrows...,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw) subplot可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图，参考下面例子。....plot(x, np.log(x)) plt.show() 4.面向对象API：add_subplots与add_axes新增子图或区域 add_subplot与add_axes都是面对象figure...ax1.plot(x, x) #新建子图3 ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax3.plot(x, x ** 2) ax3.grid(color=’r’,...linestyle=’–‘, linewidth=1,alpha=0.3) #新建子图4 ax4=fig.add_subplot(2,2,4) ax4.plot(x, np.log(x))

1.2K1 0

matplotlib绘图技巧详解(三)

1）figure对象的add_subplot方法使用说明首先需要显示的创建一个figure对象，通过调用figure对象的add_subplot方法，来分配不同的子绘图区域。...在绘制图形时，总是需要创建figure对象。如果没有显式创建，则plt会隐式创建一个figure对象。在绘制图形时，既可以使用plt来绘制，也可以使用子绘图对象来绘制。...“如果使用plt对象绘制，则总是在最后创建的绘图区域上进行绘制。”...3）plt的subplot方法的使用说明 plt.subplot方法，由于plt可以隐式的创建一个figure对象，因此使用这个方法，来指定绘图布局，不需要显示的创建figure对象。...2）一张figure画布上，只有一个图，怎么设置坐标轴标题、标签与图标题？

2K2 0

Python数据可视化——matplotlib使用

subplot是用来存放坐标系的，一个figure中可以有多个subplot。...如果我们没有指定在哪个ax上进行作图，matplotlib会默认选择最后一个（如果没有则创建一个）上进行绘制。下面这条命令就没有指定。...fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(randn(1000).cumsum(),label="one")#创建label标签 ax.plot...线型图：Series和DataFrame都有自己的plot方法，plot默认创建的是线形图，Series.plot()和DataFrame.plot()。...通过调用Series.hist()方法即可创建。密度图：与直方图相关的一种类型图，是通过计算“可能会产生观测数据的连续概率分布的估计”而产生的，通过给plot传入参数kind="kde"即可。

1.7K5 0

MATLAB plot绘制图像

在MATLAB中绘制函数图形的步骤如下：先定义变量 x，通过指定的变量 x 值的范围，该函数被绘制；然后定义函数， y = f(x)；最后调用 plot 命令，如 plot(x, y)。...接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100，增量为5。...： MATLAB生成子图当创建一个数组地块在相同的数字，这些地块被称为子图。...MATLAB 中使用 subplot 命令创建子图。 subplot 命令的语法如下： subplot(m, n, p) 其中，m 和 n 为积阵列的行和列的数量，p 指定把一个特定的积。...具体示例让我们生成下述的两个图： y = e−1.5xsin(10x) y = e−2xsin(10x) 在MATLAB中建立一个脚本文件，并输入下述代码： x = [0:0.01:5]; y =

1.6K2 0

纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）

你需要使用add_subplot创建一个或多个子图(subplot)： In [16]: fig = plt.figure() In [17]: ax1 = fig.add_subplot(2, 2,...如果你接着创建了两个子图，你将会获得看上去类似图2的可视化： In [18]: ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) In [19]: ax3 = fig.add_subplot...ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) 当你输入绘图命令plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6]) ，matplotlib会在最后一个图片和子图(如果需要的话就创建一个...使用子图网络创建图片是非常常见的任务，所以matplotlib包含了一个便捷方法plt.subplots，它创建一个新的图片，然后返回要给包含了已生成子图对象的NumPy数组： In [24]: fig...最后，set_xlabel会给x轴一个名称，set_titel会给子图一个标题(参考图9的结果图)： In [42]: ax.set_title('My first matplotlib plot')

4.4K2 1

手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

02 生成一个简单的图形言归正传，让我们创建第一个图形。假设我们要绘制正弦函数sin(x)的一个简单线图。我们希望函数求x轴（0≤x≤10）上的所有值。...我们将使用NumPy的linspace函数在x轴上创建一个线性空间，x值从0到10，共100个样本点： import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100)...03 可视化外部数据集的数据作为本文的最后一个测试，让我们可视化一些来自外部数据集的数据，例如scikit-learn的digits数据集。...最后，我们可以利用plt的subplot函数绘制一组数字样本。subplot函数与在MATLAB中一样，我们指定行数、列数以及当前子图的索引（从1开始）。...我们将使用一个for循环遍历数据集中的前10个图像，每个图像都有自己的子图： plt.figure(figsize=(14, 4)) for image_index in range(10):

9865 0

Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

因此本例中所创建的图表窗口的宽度为8*80 = 640像素。也可以不创建绘图对象直接调用plot方法绘图，matplotlib会自动创建一个绘图对象。...最后调用plt.show()显示出绘图窗口。一个绘图对象(figure)可以包含多个轴(axis)，在Matplotlib中用轴表示一个绘图区域，可以将其理解为子图。...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，之前的轴将被删除。...再举一个创建子图的例子： plt.figure(1) # 创建图表1 plt.figure(2) # 创建图表2 ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1 ax2 = plt.subplot...DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例。

4.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云