#调整子图周围间距 fig,axes= plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=50,color='r',alpha=0.5) plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)
时间: 2024-01-18 22:03:25 浏览: 22
这段代码是用来创建一个2x2的图像网格,并在每个子图中绘制一个随机数值的直方图。在这里,通过`plt.subplots_adjust()`函数来调整子图周围的间距。`wspace`和`hspace`分别控制子图之间的水平和垂直间距。将它们都设置为0,可以让子图之间的间距为0,从而使得整个图像看起来更加紧凑。
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axes=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=500,color='k',alpha=0.5) plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)
这段代码使用了Matplotlib库来创建一个2x2的子图,并在每个子图中绘制了一个高斯分布的直方图。其中,np.random.randn(500)生成了一个包含500个符合标准正态分布的随机数的一维数组,bins=500参数指定了直方图的条数,color='k'指定直方图的颜色为黑色,alpha=0.5指定直方图的透明度为0.5。通过设置sharex=True和sharey=True,所有子图共享相同的X和Y轴。最后,通过plt.subplots_adjust()函数来调整子图之间的间距。
fig, ax = plt.subplots()参数
`plt.subplots()`是一个创建子图的函数,用于创建一个包含一个或多个子图的figure对象和对应的子图axes对象。它可以接受一些可选参数,用于控制子图的布局和外观。
`fig, ax = plt.subplots()`会返回两个对象:`fig`是一个Figure对象,代表整个图像窗口;`ax`是一个Axes对象(或者是Axes对象的数组),代表一个子图。
通常情况下,我们可以通过`ax`对象的方法来绘制子图中的各种图形和标注。
在这个函数中常用的参数包括:
- `nrows`:子图行数
- `ncols`:子图列数
- `sharex`:是否共享x轴
- `sharey`:是否共享y轴
- `figsize`:figure的大小
- `subplot_kw`:设置每个子图的关键字参数
例如,`fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(8, 5))`会创建一个2行3列的子图,每个子图的大小为`(8, 5)`,并返回一个Figure对象和一个2x3的Axes对象数组。