Python figure参数及subplot子图绘制代码

脚本专栏 发布日期:2024/10/22 浏览次数:1

正在浏览:Python figure参数及subplot子图绘制代码

1. Python的figure参数主要有:

def figure(num=None, # autoincrement if None, else integer from 1-N
      figsize=None, # defaults to rc figure.figsize
      dpi=None, # defaults to rc figure.dpi
      facecolor=None, # defaults to rc figure.facecolor
      edgecolor=None, # defaults to rc figure.edgecolor
      frameon=True,
      FigureClass=Figure,
      clear=False,
      **kwargs
      ):

可以设置图片大小、分辨率、颜色等。

2. subplot子图绘制,子图的绘图参数可以分别设置

plt.figure(1)

x1 = np.linspace(-0.2, 2, 10)
y1 = x1**2 + 0.3
plt.subplot(121)
plt.scatter(x1, y1)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('test_1')

x2 = np.linspace(-0.2, 2, 10)
y2 = x2 + 0.3
plt.subplot(122)
plt.plot(x2, y2, color="red", linewidth=1.0, marker = 's', linestyle="--")
## plt.plot(x, y, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--")
# plt.plot(x2, y2, 'rs--')
     
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('test_2')
plt.show()

Python figure参数及subplot子图绘制代码

3. 在同一张图片上显示多种图形,简单说把 plt.show()放在最后即可

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure(2)

x1 = np.linspace(-0.2, 2, 10)
y1 = x1**2 + 0.3
plt.scatter(x1, y1)


x2 = np.linspace(-0.2, 2, 10)
y2 = x2 + 0.3
plt.plot(x2, y2, color="red", linewidth=1.0, marker = 's', linestyle="--")
## plt.plot(x, y, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--")
# plt.plot(x2, y2, 'rs--')
     
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('test_3')
plt.show()

Python figure参数及subplot子图绘制代码

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?