如何用matplotlib画图，使得几幅子图间距为0

可以使用subplot函数创建子图，并设置参数hspace和wspace来控制子图间距。例如，下面的代码将创建一个2×2的子图，子图间距为0：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))
fig.subplots_adjust(hspace=0, wspace=0)

axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[0, 1].plot([1, 2, 3], [6, 5, 4])
axs[1, 0].plot([1, 2, 3], [2, 3, 1])
axs[1, 1].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])

plt.show()

相关问题

matplotlib画图设置x轴时间戳

要在x轴上显示时间戳，可以使用matplotlib的DateFormatter和dates模块。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt

# 生成一些随机数据
x = [dt.datetime(2021, 1, i) for i in range(1, 11)]
y = [i*2 for i in range(1, 11)]

# 创建一个图像对象和一个子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 设置x轴为日期格式
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())

# 将x轴数据转换为日期格式
plt.plot(x, y)

# 自动调整日期标签的间距
plt.gcf().autofmt_xdate()

# 设置标题和标签
plt.title('Example Plot')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')

# 显示图像
plt.show()

上述代码将在x轴上显示日期范围从2021年1月1日至2021年1月10日的十个时间戳。 `mdates` 模块在这里被用来将时间戳转换为日期格式，而 `DateFormatter` 则在坐标轴上显示日期标签。

python 用matploylib画图 画布大小为10*9 竖着画6个子图,间距为0,所有子图共用X轴,子图和画布上下左右间距为1

在Python中，使用matplotlib库来绘制多个子图并设置特定的画布大小、子图间距和布局是非常方便的。这里是一个基本的步骤说明：

1. 导入matplotlib的pyplot模块，通常简写为plt。
2. 创建一个画布（figure）。
3. 使用`plt.subplots()`函数来创建子图，其中`nrows`参数设置为6，表示竖直排列6个子图，`ncols`参数默认为1，因为是竖直排列，所以不需要设置列数。
4. 设置子图之间的间距为0，可以通过调整`plt.subplots_adjust()`函数的参数实现。
5. 为每个子图设置边距，可以使用`plt.figure()`函数的`left`、`bottom`、`right`和`top`参数来设置。
6. 设置所有子图共享X轴，可以通过`sharex=True`参数来实现。

下面是实现这一布局的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置画布大小，这里的单位是英寸，所以10*9就是10x9的大小
plt.figure(figsize=(10, 9))

# 创建6个子图，它们将被存放在一个二维数组中
# 因为是竖直排列，所以只有1列，nrows为6，ncols默认为1
axs = plt.subplots(nrows=6, ncols=1, sharex=True)

# 调整子图间距
plt.subplots_adjust(hspace=0, wspace=0)

# 设置子图和画布的上下左右间距，注意这里需要对每个子图单独设置
# 因为我们只有一个列，所以只需要设置左右和上下的间距
plt.figure().subplots_adjust(left=0.01, right=0.99, bottom=0.01, top=0.99)

# 可以选择显示每个子图
for ax in axs:
    ax.set_visible(True)  # 默认情况下，创建的子图都是可见的，这一步可以省略

# 显示最终的图像
plt.show()

请注意，上述代码中的`plt.subplots()`实际上返回了两个对象：一个画布（figure）和一个轴（axes）数组。我们通常不需要对轴数组进行循环操作，因为每个子图在创建时就已经添加到了画布上。只有在需要对某些子图进行特别设置时，我们才可能单独访问它们。