下列选项中,可以实现紧密布局的是( )。 a twinx() b constrained_layout() c tigh
时间: 2023-12-17 11:00:40 浏览: 45
正确答案是b constrained_layout()。
constrained_layout()是Matplotlib中的一个函数,可以帮助用户实现紧密布局。当用户使用constrained_layout()函数时,Matplotlib会自动调整子图之间的间距和位置,以确保它们之间的布局是紧密的。这样可以避免子图之间重叠或者间距过大的情况,从而让整个图形看起来更加美观和整洁。
相比之下,twinx()函数是用来创建共享x轴的两个子图,而不是调整子图的布局。因此twinx()函数并不能实现紧密布局。
因此,如果用户希望实现紧密布局,可以使用Matplotlib中的constrained_layout()函数来达到这个目的。这样可以让图形更加清晰和易于阅读。
相关问题
ax_right = ax.twinx()
这段代码是在matplotlib中创建一个与原先图形共享x轴的新的y轴。其中,ax是原先图形的坐标系对象,通过调用twinx()方法可以创建与原先图形共享x轴的新的坐标系对象ax_right。这个新的坐标系对象可以用来绘制与原先图形不同的数据,例如右侧的纵向柱状图或折线图等。在共享x轴的情况下,两个y轴的刻度标签和网格线是对齐的,方便比较不同变量之间的趋势和关系。
Python绘图中绘出子图的代码是什么
使用 Matplotlib 库可以绘制子图,下面是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制第一个子图
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1')
ax.set_xlabel('X label')
ax.set_ylabel('Y label')
ax.legend()
# 绘制第二个子图
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1], 'r', label='Line 2')
ax2.set_ylabel('Y2 label')
ax2.legend()
plt.show()
```
这里创建了一个画布和一个子图 `ax`,并在其上绘制了一条曲线。之后再创建一个双y轴的子图 `ax2`,并在其上绘制了一条红色的曲线。通过 `ax.twinx()` 可以创建一个和 `ax` 共享x轴但是有不同y轴的子图 `ax2`。