每个子图的大小应该如何调整

要调整每个子图的大小，您可以使用`subplots()`函数创建子图时，通过调整`figsize`参数来指定每个子图的宽度和高度。

例如，以下代码将创建一个2x2的子图网格，并指定每个子图的宽度为6英寸，高度为4英寸：

figure, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(6, 4))

您可以根据需要调整`figsize`的值来控制每个子图的大小。较大的值会导致更大的子图，较小的值会导致更小的子图。

请注意，`figsize`参数接受一个包含两个值的元组，分别表示宽度和高度（以英寸为单位）。

相关问题

matplotlib调整画布和子图大小

好的，这个问题很简单。你可以使用figsize参数来调整画布的大小，使用subplot()函数来创建子图并指定其大小。

例如，下面的代码将创建一个大小为8x6英寸的画布，并将其分成2x2个小的子图，每个子图大小为3x3英寸：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax1 = fig.subplot(2,2,1)
ax2 = fig.subplot(2,2,2)
ax3 = fig.subplot(2,2,3)
ax4 = fig.subplot(2,2,4)

ax1.set_title('Subplot 1')
ax2.set_title('Subplot 2')
ax3.set_title('Subplot 3')
ax4.set_title('Subplot 4')

plt.show()

其中，subplot()函数的三个参数分别为行数、列数和子图的索引。在上面的代码中，我们同时还用set_title()函数来为每个子图添加了一个标题。

plotly调整子图窗口大小

使用`subplot`或`make_subplots`创建子图布局时，可以通过调整`figsize`参数来调整整个图形的大小，也可以通过调整`row_heights`和`column_widths`参数来调整每个子图的大小。如果要更精确地控制每个子图的大小，可以使用`update_layout`方法中的`height`和`width`参数来调整每个子图的高度和宽度。

以下是一个使用`make_subplots`创建子图布局并调整子图大小的例子：

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

fig = make_subplots(rows=2, cols=2, 
                    subplot_titles=("Subplot 1", "Subplot 2", "Subplot 3", "Subplot 4"),
                    row_heights=[0.4, 0.6], column_widths=[0.5, 0.5])

fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[7, 8, 9]), row=1, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[10, 11, 12]), row=2, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[13, 14, 15]), row=2, col=2)

fig.update_layout(height=600, width=800)

fig.show()

在这个例子中，我们创建了一个2x2的子图布局，使用`row_heights`和`column_widths`参数来控制每个子图的大小。我们还使用`update_layout`方法来调整整个图形的大小。