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subplots 、subplots
2023-04-09 01:34  浏览:47

ax划分完子图如何在指定位置绘制

1、绘制单子图

使用pyplot()函数可以在规划好的某个区域中绘制单个子图。语法如下

subplot(nrows,ncols,index,projection,polar,sharex,sharey,label, *wargs)

2、绘制多子图

使用pyplot的subplots()函数可以在规划好的所有区域中- 一次绘制多个子图。语法格式如下:

subplots (nrows=1, ncols=1, sharex-False, sharey-False, squeeze-True,***plot kw-None, gridspec_ kw=None, **fig _kw)

matlab里figure(1),subplot(121) 是什么意思

subplots是设置子图的,这句话表示大图含有2行1列共2个子图,正在绘制的是***个。

画***张子图 子图排列为2×2的矩阵 subplot(221)的位置相当于(1,1)位置subplot 121其实就是subplot [1,2,1],表示在本区域里显示1行2列个图像,最后的1表示本图像显示在***个位置。

扩展资料:

编程环境:

MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件,其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。

随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级,MATLAB的用户界面也越来越精致,更加接近Windows的标准界面,人机交互性更强,操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统,极大的方便了用户的使用。

简单的编程环境提供了比较完备的调试系统,程序不必经过编译就可以直接运行,而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。

参考资料来源:百度百科-MATLAB

python绘图中有哪四个绘图技巧

pre{overflow-x: ***to}

技巧1: plt.subplots()

技巧2: plt.subplot()

技巧3: plt.tight_l***out()

技巧4: plt.suptitle()

数据集:

让我们导入包并更新图表的默认设置,为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集:

import seaborn as sns # v0.11.2   import matplotlib.pyplot as plt # v3.4.2   sns.set(style='darkgrid', context='talk', palette='rainbow')df = sns.load_dataset('tips')   df.head()

技巧1: plt.subplots()

绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。

这是绘制 2 个并排子图的示例语法:

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10,4))   sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax[0])   sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1]);

在这里,我们在一个图中绘制了两个子图。 我们可以进一步自定义每个子图。

  例如,我们可以像这样为每个子图添加标题:

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))   sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax[0])   ax[0].set_title("Histogram")   sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1])   ax[1].set_title("Boxplot");

在循环中将所有数值变量用同一组图表示:

numerical = df.select_dtypes('number').columnsfor col in numerical:    fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))    sns.histplot(data=df, x=col, ax=ax[0])    sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax[1]); 技巧2: plt.subplot()

另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot(), 末尾没有 s

  语法与之前略有不同:

plt.figure(figsize=(10,4))   ax1 = plt.subplot(1,2,1)   sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax1)   ax2 = plt.subplot(1,2,2)   sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax2);

当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形,该方法特别有用:

plt.figure(figsize=(14,4))   for i, col in enumerate(numerical):    ax = plt.subplot(1, len(numerical), i+1)    sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax)

我们同样能定制子图形。例如加个 title

plt.figure(figsize=(14,4))   for i, col in enumerate(numerical):    ax = plt.subplot(1, len(numerical), i+1)    sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax)     ax.set_title(f"Boxplot of {col}")

通过下面的比较,我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用,因为它们可以在不同情况下派上用场。

技巧3: plt.tight_l***out()

在绘制多个图形时,经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠,

如下所示:

categorical = df.select_dtypes('category').columnsplt.figure(figsize=(8, 8))   for i, col in enumerate(categorical):    ax = plt.subplot(2, 2, i+1)    sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax)

顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉,右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用 plt.tight_l***out 很方便

plt.figure(figsize=(8, 8))   for i, col in enumerate(categorical):    ax = plt.subplot(2, 2, i+1)    sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax)    plt.tight_l***out()

专业 看起来更好了。

技巧4: plt.suptitle()

真个图形添加标题:

plt.figure(figsize=(8, 8))   for i, col in enumerate(categorical):    ax = plt.subplot(2, 2, i+1)    sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax)    plt.suptitle('Category counts for all categorical variables')   plt.tight_l***out()

此外,您可以根据自己的喜好自定义各个图。 例如,您仍然可以为每个子图添加标题。

到此这篇关于python绘图 四个绘图技巧的文章就介绍到这了,希望大家以后多多支持!

plot方法的常用参数中,style

Series和Dataframe都有一个用于生成图表的plot方法,该方法是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装,使得创建可视化图形变得容易。

plot方法默认为线形(kind='line');

使用kind='bar'(垂直柱状图)或kind='barh'(水平柱状图)可生成柱状图,Series和Dataframe的索引将用作X(bar)或Y(barh)刻度

使用kind='hist'可生成直方图(histogram),直方图是一种可以对值频率进行离散化的柱状图

使用kind='kde'生成KDE(Kernel Density Estimate)密度图

使用kind='pie'生成饼图

使用kind='scatter'生成散点图

使用kind = 'box'生成盒图

Series.plot方法的参数如下:

label:用于图例的标签

ax: 要在其上进行绘制的matplotlib subplot对象。如果没有设置,则使用当前matplotlib subplot

kind: 可以是’line’, ‘bar’, ‘barh’, ‘kde’

style: 将要传给matplotlib的风格字符串

logy: 在Y轴上使用对数标尺

use_index: 将对象的索引用作刻度标签

xticks: 用作X轴刻度的值

yticks: 用作Y轴刻度的值

xlim: X轴的界限

ylim: Y轴的界限

Dataframe还有一些用于对列进行灵活处理的选项,如下表:

subplots:将各个Dataframe列绘制到单独的subplot中

sharex:如果subplots=True,则共用同一个X轴,包括刻度和界限

sharey: 类似于sharex

figsize: 表示图像大小的元组

title: 表示图像标题的字符串

legend: 添加一个subplot图例(默认为True)

sort_columns: 以字母表顺序绘制各列,默认使用前列顺序

matlab中subplot(211)是什么意思?

matlab中subplot(211)是什么意思?

subplots是设置子图的,这句话表示大图含有2行1列共2个子图,正在绘制的是***个。

画***张子图 子图排列为2×2的矩阵 subplot(221)的位置相当于(1,1)位置

subplot 121其实就是subplot [1,2,1],表示在本区域里显示1行2列个图像,最后的1表示本图像显示在***个位置。

matlab中subplot()的作用是什么?

matlab中subplot()的作用,就是在同一画面中创建和控制多个图形位置。

一般使用格式:subplot(m,n,p) m——行数,在同一画面创建m行个图形位置 n——列数,即在同一画面创建n列个图形位置 p——位数,在同一画面的m行,n列的图形位置。

subplot(a,b,c)中a代表所画图形的行数 b代表所画图形的列数 c代表所画图形的序号。

plt.subplots()的使用

plt.subplots() 是一个函数,返回一个包含figure和axes对象的元组。因此,使用 fig,ax = plt.subplots() 将元组分解为fig和ax两个变量。

下面两种表达方式具有同样的效果,可以看出 fig.ax = plt.subplots() 较为简洁。

通常,我们只用到ax.

把父图分成2*2个子图, ax.flatten() 把子图展开赋值给axes,axes[0]便是***个子图,axes[1]是第二个... ...

如果,你想改变图形的属性或想把图形保存为.npg文件,那么fig是非常有用的。

fig.add_subplot(121) 和 fig.add_subplot(1,2,1) 是可互换的。表示把父图分成1行2列,图形绘制在***个子图上。

关于subplots和subplots的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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