目录 前言 常用的两种方式 方式一:通过plt的subplot 方式二:通过figure的add_subplot 方式三:通过plt的subplots 如何不规则划分 前言 Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面,在作对比分析的时候非常有用. 对应的有plt的subplot和figure的add_subplo的方法,参数可以是一个三位数字(例如111),也可以是一个数组(例如[1,1,1]),3个数字分别代表 子图总行数 子图总列数 子图位置 更多详情可以查看:matplotlib…

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu…

matplotlib subplots绘图时 设置总标题 :fig.suptitle(name)…

目录 目录 前言 (一)subplot()方法 ==1.语法说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (二)subplot2grid方法 ==1.语法说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== 目录 前言 前面我们已经知道,一个figure可以画一张画布,今天我们讲的是在同一个figure里画多张子图,我们要用的是subplot与subplot2grid()方法来绘制子图. (一)subplot()方法 ==1.语法说明== subplot是均匀的分割绘图区,来进行子图的放置.…

一般化的子图布局 首先要创建各个子图的坐标轴,传入一个四元列表参数:[x,y,width,height],用来表示这个子图坐标轴原点的x坐标.y坐标,以及宽和高.值得注意的是,这四个值的取值范围都是[0,1],我们约定整个大图的左下端为原点(0,0),右上端为(1,1).那么x,y的取值就表示该子图坐标原点的横坐标值和纵坐标值占大图整个长宽的比例.而width和height则表示子图的宽和高占整个大图的宽和高的比例.如果不传入参数则表示选取默认坐标轴,即大图的坐标轴. import numpy…

画直线图 1.最简单的用法: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-3,3,50) #在(-1,1)范围内生成50个数,等分的, y=2*x+1 #一张图里画一条线 plt.figure() #如果是一张图里只有一条线,则使用它与不使用他差别不大,如果是在一张图里有2条或多条线,则使用它可以把两条线放在一个图里. plt.plot(x,y) plt.show() 2.有的时候需要在一张图里画两条或多条线…

这是是用julia来实现画图.julia有三个画图库:Winston.Gadfly.PyPlot 这里用的是pyplot,事实上他是基于matplotlib的 1.首先在juno里安装两个库 juno是julia的集成开放环境(IDE) 没有安装juno的请看这里:http://blog.csdn.net/fuzimango/article/details/47721055 在juno中安装这两个库:直接ctrl+Enter执行就成了 Pkg.add("DataFrames")#表格库…

1.下载方式:直接下载Andaconda,简单快捷,减少准备环境的时间 2.图像 3.代码:可直接运行(有详细注释) # -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com> # Date: 2019/2/13 9:27 import matplotlib.pyplot as plt import n…

理解参考:https://blog.csdn.net/liuchengzimozigreat/article/details/84566650 以下实例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def function(x): return np.sum(x**2)#return x[0]**2 + x[1]**2 def _numerical_gradient_no_batch(f,x): h = 1e-4 grad = np.ze…

from pylab import * w1 = 1 w2 = 25 fs = 18 y = np.arange(-2,2,0.001) x = w1*y*log(y)-1.0/w2*exp(-(w2*y-w2/exp(1))**4) plt.title(u'DARREN DRAW NAIZI') plt.xlabel(u'x') plt.ylabel(u'y') plt.axis([-1.5,0.5,-0.5,1.2]) text(-1.4,-0.3,r'$x=%sy{log}(y)-\fra…