plt.subplots_adjust函数的各项参数

时间: 2024-03-15 18:37:34 浏览: 82

plt17_plot_in_plot.zip_aloudoqq_comen9a_matplotlib_人工智能_深度学习

在Python的科学计算和数据可视化领域，`matplotlib`是一个不可或缺的库。`matplotlib`提供了丰富的图形绘制功能，能够创建各种复杂的数据图表，并且支持高度定制化。本篇将重点讲解如何在`matplotlib`中实现“图中图”的效果，这对于展示多维度数据或者对比不同数据集非常有用。我们需要导入`matplotlib`库中的`pyplot`模块，通常简称为`plt`。`plt`提供了大量的绘图函数，让我们可以方便地创建、管理和显示图形。在`plt17_plot_in_plot.py`这个文件中，我们可以预期看到这样的导入语句： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 要实现“图中图”，我们需要使用`fig`（figure）对象来创建主图形，然后在该图形内部创建子图。我们通过`plt.figure()`创建一个`fig`对象，然后使用`add_subplot()`方法添加子图。`add_subplot()`接受三个参数，分别代表行数、列数和当前子图的编号（从1开始计数）。例如，若要创建2x2的网格并选择左上角的子图，可以这样写： ```python fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ``` 在子图`ax1`中，我们可以绘制第一个图形，如简单的线性图或散点图： ```python x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] ax1.plot(x, y) ``` 然后，我们可以在同一`fig`对象中添加新的子图。如果我们要在右上角的位置添加一个新的子图，编号将是2（因为我们有2行2列的布局，右上角是第二个子图）： ```python ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ``` 在这个新的子图`ax2`中，我们可以绘制不同的数据： ```python x2 = [5, 6, 7, 8] y2 = [25, 36, 49, 64] ax2.plot(x2, y2) ``` 为了使两个子图在视觉上分开，我们可以设置子图之间的间距： ```python fig.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.3) ``` 我们通过`plt.show()`来显示图形： ```python plt.show() ``` 在`matplotlib`中，还可以进一步调整子图的大小、颜色、标签、标题等属性，以及主图的布局。例如，我们可以通过`set_xlabel()`, `set_ylabel()`为轴添加标签，`set_title()`设置标题。同时，可以使用`tight_layout()`方法自动调整子图间的间距，以防止重叠。在深度学习和人工智能领域，这种“图中图”技术常用于展示模型的训练过程，如损失曲线和准确率曲线，或者比较不同模型的表现。通过在同一个图形中展示多个相关但不完全相同的数据集，可以更有效地分析和理解数据。在`plt17_plot_in_plot.py`这个脚本中，作者可能就是用这种方法展示了某个机器学习模型的训练和验证结果。

plt.subplots_adjust函数的各项参数如下： 1. left：子图左边缘与画布左边缘之间的距离，取值范围为[0,1]，默认为0.125。 2. right：子图右边缘与画布右边缘之间的距离，取值范围为[0,1]，默认为0.9。 3. bottom：子图底部与画布底部之间的距离，取值范围为[0,1]，默认为0.11。 4. top：子图顶部与画布顶部之间的距离，取值范围为[0,1]，默认为0.88。 5. wspace：子图之间的宽度间隔，取值范围为[0,1]，默认为0.2。 6. hspace：子图之间的高度间隔，取值范围为[0,1]，默认为0.2。

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