Python子图绘制及常用设置(subplot、subplots绘图 ;plt&oo API)_百度...
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发布时间:2024-09-06 17:15
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热心网友
时间:2024-10-17 10:22
Python中,绘制子图的subplot和subplots方法是常见的工具,但在实际操作中可能会遇到一些混淆。subplot用于单次绘制,通过for循环管理多个子图,但对轴的具体设置相对麻烦;而subplots则返回figure和axes数组,方便直接对指定子图进行定制,如设定画布大小、共享坐标轴等。
使用subplots时,可以通过传递参数row_number和column_number来控制子图布局,同时,可以设置figsize来调整整个画布的大小,以及通过sharex和sharey选项实现坐标轴共享。在实际绘图中,无论是plt还是ax,都支持常用的方法如.plot、.hist等,只是前者针对当前活跃的axes,后者则针对特定的子图。
在处理坐标轴标签时,直接使用plt可能导致只影响最后一个子图,这时可以使用figtext或fig.text方法,针对整个画布进行设置。至于子图标题和画布标题,subplot下使用ax.set_title,subplots下则通过ax[][].set_title设定,而fig.suptitle则用于画布标题。
对于在同一子图中绘制多条线的情况,twinx函数是个好帮手,它可以在同一个坐标轴上添加额外的图线。