用matplotlib.pyplot的subplots命令可以很方便的画对称的子图,但是如果要画非对称的子图(如下)就需要用GridSpec命令来控制子图的位置和大小: 而上图的结构可以用一下两种方式画: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.gridspec import GridSpec fig = plt.figure(1) gs = GridSpec(3, 3) ax1 = plt.subplot(gs[0, :]) ax2 =

目录 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 2. Matplotlib操作简介 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介   Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作),同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使用,以及其他平台都可以很方便的使用Matplotlib图

一.画布与子图 1.实例 %matplotlib auto fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax.plot(1,3,7) ax.plot(2,5,8) plt.show 2.总结 二.直方图 %matplotlib inline data = [32,48,21,100] labels = ['Jan','feb','Mar','Apr'] plt.bar(np.arange(

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.

1.Matplotlib简介及图表窗口 Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python.numpy.pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表库 https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html title为图像标题,Axis为坐标轴, Label为坐标轴标注,Tick为刻度线,Tick Label为刻度注释. plt.plot( 数组 ) --> 图表窗口 plt.show( ) .  % matpl

1 图像对象创建函数figure 创建图形Creates a new figure, 图形名既可以作为显示在图形窗口标题栏中的文本,也是该对象的名称 也可以通过mp.figure()获取(或激活)已创建的图形 1.1 语法 plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>

Matplotlib 中文用户指南 3.3 使用 GridSpec 自定义子图位置 ax:matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot,的基本操作 ax.set_xticks([]), ax_set_yticks([]):关闭坐标刻度 ax.axis('off'):关闭坐标轴 ax.set_title():设置标题 1. subplots fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4)) ax[0].p

效果图: 代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt '''调整 matplotlib 子图的大小''' x1 = np.linspace(0.0, 5.0) x2 = np.linspace(0.0, 2.0) y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) y2 = np.cos(2 * np.pi * x2) plt.figure() rect1 = [0.14, 0.35, 0.77,

plt的Rectangle参数: 第一个参数是坐标(x,y),即矩形的画图的起点坐标,这个起点坐标不是一味地从左下角开始画,而是对应整个图中坐标原点,即(0,0). 第二个参数是矩形宽度 第三个坐标是矩形高度 注意:在fast rcnn代码中,roi框是在图像中画出来的,而图像的原点在左上角,但坐标轴的原点在左下角,所以即使Rectangle中参数一模一样,但在图像和坐标轴中画出来的不一样. plt.axis('off')表示不显示坐标轴 第一种代码: import matplotlib.pyp

通过plt.subplot能够在一张图中画出多个子图 #coding: utf-8 #!/usr/bin/env python """ Draw a graph with matplotlib. You must have matplotlib for this to work. """ __author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""

这一篇讲的比较详细. http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html 官方文档给出的subplots用法, http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html 其中设置子图大小,  参数参见下面代码   import matplotlib.pyplot as plt tPlot, axes = plt.subplots( nrows=4, ncols=1, sharex=True,

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) fig, ax = plt.subplots(1,3),其中参数1和3分别代表子图的行数和列数,一共有 1x3 个子图像.函数返回一个figure图像和子图ax的array列表. fig, ax = plt.subplots(1,3,1),最后一个参数1代表第一个子图. 如果想要设置子图的宽度和高度可以在函数内加入figsize值 fig, ax = plt.subplots(1,3,figsize=(

在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象 在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象  每个Axes对象相当于一个子图了 每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域 plt.figure, plt.subplot 1. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 导入相关模块 # 子图创建1 - 先建立子图然后填充

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

总括 MATLAB和pyplot有当前的图形(figure)和当前的轴(axes)的概念,所有的作图命令都是对当前的对象作用.可以通过gca()获得当前的axes(轴),通过gcf()获得当前的图形(figure) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t) t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1) t2 = np.arang

设定X,Y轴的长度以及刻度的方法. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.arange(0,1.1,0.01) plt.title('line') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((0,1)) # 确定X轴的范围. plt.ylim((0,1)) plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1]) plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6

在讲解绘制多个子图之前先简单了解一下使用matplotlib绘制一个图,导入绘图所需库matplotlib并创建一个等间隔的列表x,将[0,2*pi]等分为50等份,绘制函数sin(x).当没有给定x轴数值时,默认以下标作为x的值,如果x值确定,则绘图时写为 plt.plot(x,y) . 如若想要绘制一个图时写入标签,则写为 plt.plot(x,y,label="figure1"). from numpy import * import matplotlib.pyplot as p

1.subplot布局 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) subplot(pos, **kwargs) subplot(ax) x=[1,2,3] values = [10, 15, 25] p1=plt.subplot(221) plt.bar(x, values) p1.set_ylabel('yy') p1.set_title('p1') plt.subplot(222) plt.scatter(x, values) plt.subplot(22

转:https://www.jianshu.com/p/de223a79217a 前言 Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面,这就设计到面板切分成一个一个子图.这是怎么做到的呢.matplot提供两种方法. subplot 直接指定划分方式和位置进行绘图. t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.subplot(2,2,1) #要生成两行两列,这是第一个图plt.subplot('行','列','编号') plt.plot(t

1 问题描述 matploglib 能够绘制出精美的图表, 有些时候, 我们希望把一组图放在一起进行比较, 有没有什么好的方法呢? matplotlib 中提供的 subplot 可以很好的解决这个问题 2 subplot函数介绍 matplotlib下, 一个 Figure 对象可以包含多个子图(Axes), 可以使用 subplot() 快速绘制, 其调用形式如下 : subplot(numRows, numCols, plotNum) 1 图表的整个绘图区域被分成 numRows 行和 n