matplotlib多子图设置间距

在 Matplotlib 中，可以使用 `subplots_adjust()` 方法来调整子图之间的间距。`subplots_adjust()` 方法接受四个参数：`left`、`right`、`bottom` 和 `top`，用于设置子图与画布边缘的距离。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 2x2 的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在第一个子图中画图
axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 在第二个子图中画图
axs[0, 1].plot([1, 2, 3], [6, 5, 4])

# 在第三个子图中画图
axs[1, 0].plot([1, 2, 3], [2, 4, 6])

# 在第四个子图中画图
axs[1, 1].plot([1, 2, 3], [6, 4, 2])

# 调整子图间距
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4)

plt.show()

在上面的代码中，我们使用 `plt.subplots_adjust()` 方法来调整子图间距，其中 `wspace` 和 `hspace` 参数用于设置子图之间的水平和垂直间距。

相关问题

Matplotlib子图与多子图

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它支持创建复杂的图表结构，包括子图（subplots）。子图是指在一个大图形（figure）内创建多个小图（axes），它们可以独立绘制并共享相同的x轴、y轴或其他坐标轴。多子图可以在一张图上展示不同类型的数据或者在同一主题下对比不同的数据集。

创建子图的方式有很多种，比如使用`plt.subplot()`函数指定行数、列数以及当前激活的子图编号，或者使用`plt.subplots()`生成一个新的网格，并返回一个包含所有子图的元组。你可以单独修改每个子图的特性，如标题、轴标签、颜色等。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含2行2列的子图网格
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在每个子图中绘制不同的线形图
for ax in axs.flat:
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [1, 4, 9, 16]
    ax.plot(x, y)
    # 设置子图标题
    ax.set_title(f"Subplot {ax.get_subplotspec().rowname + ax.get_subplotspec().colname}")

plt.tight_layout()  # 确保子图之间的间距合适
plt.show()

提交中 Matplotlib子图与多子图

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它支持创建单个图形或包含多个子图的复杂布局。当你需要在同一张图表上展示多个相关的子图时，可以利用它的subplot()函数或者subplots()函数。

`subplot()`函数允许你在一张图上指定子图的位置和大小，比如`(row, col, index)`，其中行(row)、列(col)分别代表网格的位置，index则是从左到右、从上到下的索引。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(2, 1, 1) # 创建第一个子图
# 绘制内容...

plt.subplot(2, 1, 2) # 创建第二个子图
# 绘制内容...
plt.show()

而`subplots()`函数则返回一个包含多个子图的元组，你可以直接对每个子图进行操作：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
axs[0].plot(...)
axs[1].scatter(...)
fig.tight_layout()  # 自动调整子图之间的间距
plt.show()

通过这种方式，你可以有效地组织和对比不同类型的数据，使得整体的可视化效果更具层次感和易读性。