plt.subplots set_title

plt.subplots()函数返回一个包含figure和axes对象的元组，而fig.add_subplot()函数返回一个单独的axes对象。因此，它们的使用方法（即调用方式）是不一致的。在使用plt.subplots()函数时，我们可以直接在axes对象上调用各种方法，如ax.plot()和ax.set_title()。而在使用fig.add_subplot()函数时，我们需要先创建一个axes对象，然后再在该对象上调用方法。所以，对于set_title()方法，使用plt.subplots()函数时，我们可以直接在axes对象上调用，如ax.set_title('test title')；而使用fig.add_subplot()函数时，我们需要先创建一个axes对象，然后再调用set_title()方法，如ax1.set_title('test title')。[1]

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as grid_spec plt.rcParams['savefig.facecolor'] = '0.8' def draw_plot(ax_p,front_sized=12): ax_p.plot([1,2]) ax_p.locator_params(nbins=3) ax_p.set_xlabel('x-label',fontsize=font_size) ax_p.set_ylabel('y-label',fontsize=font_size) ax_p.set_title('Title',fontsize=font_size) plt.close('all') fig,ax = plt.subplots() draw_plot(ax,font_size=24) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制一个简单的图表。首先，导入了必要的库和模块。然后，设置了保存图像的背景色为灰色。接下来，定义了一个名为`draw_plot`的函数，该函数接受一个`ax_p`参数作为子图对象，并设置了一些绘图的属性，如绘制一条折线图、设置x轴和y轴标签、设置图表标题等。最后，创建了一个图形对象和子图对象，并调用`draw_plot`函数来绘制图表，最后显示图表。

注意：在代码中，`font_size`参数的命名与函数定义中的参数名不一致，应该将`front_sized`改为`font_size`以保持一致性。

plt.style.use('fivethirtyeight') fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize = (10,10)) fig.autofmt_xdate(rotation = 45) ax1.plot(dates, features['actual']) ax1.set_xlabel(''); ax1.set_ylabel('Temperature'); ax1.set_title('Max Temp') ax2.plot(dates, features['temp_1']) ax2.set_xlabel(''); ax2.set_ylabel('Temperature'); ax2.set_title('Previous Max Temp') ax3.plot(dates, features['temp_2']) ax3.set_xlabel('Date'); ax3.set_ylabel('Temperature'); ax3.set_title('Two Days Prior Max Temp') ax4.plot(dates, features['friend']) ax4.set_xlabel('Date'); ax4.set_ylabel('Temperature'); ax4.set_title('Friend Estimate') plt.tight_layout(pad=2)

这段代码使用了Matplotlib库来绘制一个包含四个子图的大图。其中，第一个子图展示了实际的最高温度，第二个子图展示了前一天的最高温度，第三个子图展示了两天前的最高温度，第四个子图展示了一个朋友的温度估计值。这些子图都使用了日期作为x轴，并使用不同的颜色和标题来区分它们。fig.autofmt_xdate(rotation = 45)这行代码将日期旋转了45度，以避免日期之间的重叠。plt.tight_layout(pad=2)则是用来调整子图之间的间距，使其更加美观。