matplotlib的subplot位置参数(布局)解释

subplot参数详解

plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)前三个参数分别为 行数列数索引数

在说明之前,先尝试理解下图:

matplotlib的subplot位置参数(布局)解释

该图中包含三个子图:

  • 子图1:(2,2,1) ,将总图切分成两行两列,在第1个方框中绘制图像。
  • 子图2:(2,2,2),将总图切分成两行两列,在第2个方框中绘制图像
  • 子图3:(2,1,2),将总图切分成两行一列,在这样的切分下前提下,在第2个方框中绘制图像。

不知您看了上面的实例,是否理解。在划分子图时,并不像传统的表格一样,先划分好,然后表示要占用几个表格。而是 在绘制子图的时候,告知如何划分,然后基于这种划分,在第几块进行绘制

再来一样样例,试着理解一下:

matplotlib的subplot位置参数(布局)解释
  • (2, 3, 1):划分成2行3列,取第1块
  • (2, 3, 2):划分成2行3列,取第2块
  • (2, 3, 3):划分成2行3列,取第3块
  • (2, 2, 3):划分成2行2列,取第3块。这里是3的原因是:因为划分成了2行2列,按照从左到右、从上到下的顺序,坐下角自然就是第3块
  • (2, 2, 4):划分成2行2列,取第4块

实战:

fig1, ax = plt.subplots(2, 2, 1)
fig2, ax2 = plt.subplots(2, 2, 4)

x = np.arange(0, 1, 0.1)

ax.plot(x, x*2)
ax2.plot(x, x*2)
fig.show()

matplotlib的subplot位置参数(布局)解释
ax = plt.subplot(2, 2, 2)
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2)

x = np.arange(0, 1, 0.1)

ax.plot(x, x*2)
ax2.plot(x, x*2)
plt.show()

matplotlib的subplot位置参数(布局)解释

Original: https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/122177706
Author: iioSnail
Title: matplotlib的subplot位置参数(布局)解释

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