时间:2021-05-22
注意,要看懂这里,必须具备简单的Python数据分析知识,必须知道matplotlib的简单使用!
例1:
plt.subplot(221) # 第一行的左图plt.subplot(222) # 第一行的右图plt.subplot(212) # 第二整行plt.title(‘xxx')plt.tight_layout() #设置默认的间距例2:
for i in range(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.tight_layout()例3:
# 设定画图板尺寸plt.figure(figsize=(12,16))# 建立一个循环,输出图片for i,data in enumerate(xtest[:100]):# 设定子图,将每个子图输出到对应的位置 plt.subplot(10,10,i+1)# 输出图片,取出来的数据是必须处理好再输出的,此例为8*8 plt.imshow(data.reshape(8,8))# 测试的标题和真实的标题打印出来 plt.title('C:'+str(y_[i])+'\nT:'+str(ytrue[:100][i]),size=20)# 关掉x y轴的刻度 plt.axis('off')# 调整每隔子图之间的距离 plt.tight_layout()以上这篇Python数据分析matplotlib设置多个子图的间距方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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数据可视化的时候,常常需要将多个子图放在同一个画板上进行比较,python的matplotlib包下的subplot可以帮助完成子功能。part1绘制如下子图i
关于matplotlib如何设置图例的位置?如何将图例放在图外?以及如何在一幅图有多个子图的情况下,删除重复的图例?我用一个简单的例子说明一下。importpa
在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,
在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,
最近在学习关于Python数据分析与挖掘方面的知识,在学习到Python数据分析工具方面时,需要安装一些第三方扩展库来增强Python的数据分析能力,刚开始我就