使用subplot2grid(函数绘制三个子图(要求:子图 分布均匀,大小适中,使用“紧密布局”谓整间距,

时间: 2024-02-23 17:58:15 浏览: 17
好的,下面是使用subplot2grid函数绘制三个子图的代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y1 = [10, 8, 6, 7, 9, 12] y2 = [5, 7, 8, 9, 6, 4] y3 = [3, 5, 6, 4, 8, 9] # 创建画布,并使用subplot2grid函数定义子图 fig = plt.figure(figsize=(10, 6)) ax1 = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0)) ax2 = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 1)) ax3 = plt.subplot2grid((2, 2), (1, 0), colspan=2) # 在子图中绘制数据 ax1.plot(x, y1) ax1.set_title('Subplot 1') ax2.plot(x, y2) ax2.set_title('Subplot 2') ax3.plot(x, y3) ax3.set_title('Subplot 3') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3) # 显示图形 plt.show() ``` 代码中,使用了subplot2grid函数来定义三个子图的位置和大小。其中,(2, 2)表示整个画布被分成了2行2列,(0, 0)、(0, 1)和(1, 0)表示三个子图的位置,colspan=2表示第三个子图占据了两个列。 在子图中,使用plot函数分别绘制了三组数据,并使用set_title函数设置了每个子图的标题。最后,使用subplots_adjust函数调整子图之间的间距,使其更加紧密。最后,使用show函数显示图形。 希望这个代码能够帮助到您!

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data['persqm'] = pd.to_numeric(data['persqm'], errors='coerce') data = data.dropna(subset=['persqm']) price_level = pd.cut(data['persqm'], bins=[0, 10000, 20000, 30000, 40000, float('inf')], labels=['0-1万', '1-2万', '2-3万', '3-4万', '4万以上']) area_level = pd.cut(data['square'], bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, float('inf')], labels=['0-10', '10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60', '60-70', '70以上']) house_type = data['house_type'] direction = data['direction'] deco = data['deco'] fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) fig.suptitle('房价与特征之间的关系', fontsize=16) # Subplot 1: House type vs Price level axs[0, 0].scatter(house_type, price_level, alpha=0.6) axs[0, 0].set_xlabel('房型', fontsize=12) axs[0, 0].set_ylabel('每平米房价(万元)', fontsize=12) # Subplot 2: Area level vs Price level axs[0, 1].scatter(area_level, price_level, alpha=0.6) axs[0, 1].set_xlabel('房屋面积(平方米)', fontsize=12) axs[0, 1].set_ylabel('每平米房价(万元)', fontsize=12) # Subplot 3: Direction vs Price level axs[1, 0].scatter(direction, price_level, alpha=0.6) axs[1, 0].set_xlabel('朝向', fontsize=12) axs[1, 0].set_ylabel('每平米房价(万元)', fontsize=12) # Subplot 4: Decoration vs Price level axs[1, 1].scatter(deco, price_level, alpha=0.6) axs[1, 1].set_xlabel('装修情况', fontsize=12) axs[1, 1].set_ylabel('每平米房价(万)', fontsize=12) axs[1, 1].grid(True, linestyle='--', alpha=0.4) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.tight_layout() plt.show()

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