python plot figuresize是什么属性
时间: 2023-10-21 10:04:02 浏览: 45
`figure size` 是用于指定绘图窗口大小的属性。在 Python 中,可以使用 Matplotlib 库绘制图形,其中 `figure size` 可以通过 `figure()` 函数中的 `figsize` 参数来设置。`figsize` 参数是一个元组,包含两个浮点数,分别表示图形的宽度和高度,单位为英寸。例如,如果要将图形的宽度设置为 8 英寸,高度设置为 6 英寸,可以使用下面的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
```
这将创建一个宽度为 8 英寸,高度为 6 英寸的绘图窗口。
相关问题
AttributeError: 'function' object has no attribute 'subplots' <Figure size 432x288 with 0 Axes>
在Python中,当你尝试调用一个对象没有的属性时,会出现AttributeError。在你提供的引用中,报错信息是"'function' object has no attribute 'subplots'",意味着你尝试在一个函数对象上调用'subplots'属性,但该函数对象并没有这个属性。
要解决这个问题,你需要确保你正在调用正确的对象和属性。在这种情况下,你可能是在一个函数上调用了'subplots'属性,而不是在一个Figure对象上调用它。
下面是一个示例,演示了如何使用Figure对象的subplots方法创建一个子图,并使用subplots_adjust方法调整子图之间的间距[^2]:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个Figure对象和一个包含子图的Axes对象
fig, ax = plt.subplots()
# 在子图上绘制一些内容
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
# 调整子图之间的间距
fig.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.2, hspace=0.2)
# 保存Figure对象为图片文件
fig.savefig('plot.png')
```
请注意,这里使用的是plt.subplots()函数来创建Figure对象和Axes对象,而不是直接调用'subplots'属性。然后,我们可以在Axes对象上绘制内容,并使用Figure对象的subplots_adjust方法来调整子图之间的间距。最后,我们可以使用Figure对象的savefig方法将Figure保存为图片文件。
python的plt
`plt`是Python中Matplotlib库中的一个子模块,用于绘制各种类型的图形。下面是几个常用的`plt`函数的介绍和示例:
1. `plt.plot()`和`plt.scatter()`的区别:
- `plt.plot()`用于绘制折线图,可以用于绘制连续的数据点,通常用于表示数据的趋势。
- `plt.scatter()`用于绘制散点图,可以用于绘制离散的数据点,通常用于表示数据的分布。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = x ** 2
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
2. `plt.figure()`用于创建一个新的图形窗口,可以设置图形的大小、标题等属性。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = x ** 2
# 创建一个新的图形窗口
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
3. `plt.hist()`用于绘制直方图,可以用于表示数据的分布情况。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一组随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30)
plt.show()
```
4. `plt.imshow()`用于绘制图像,可以用于显示图片等。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取一张图片
img = plt.imread('test.jpg')
# 绘制图片
plt.imshow(img)
plt.show()
```
5. `plt.minorticks_on()`用于显示坐标轴上的小刻度。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
size = 5
x = np.arange(size)
a = np.random.random(size)
b = np.random.random(size)
plt.bar(x, a, label='a')
plt.bar(x, b, bottom=a, label='b')
# 显示坐标轴上的小刻度
plt.minorticks_on()
plt.legend()
plt.savefig('lian.jpg')
plt.show()
```
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