c++ matplotlib绘制子图
时间: 2023-08-08 15:10:54 浏览: 61
你可以使用C++和Matplotlib库来绘制子图。以下是一个示例代码,展示如何在Matplotlib中创建子图:
```cpp
#include <iostream>
#include <matplotlibcpp.h>
namespace plt = matplotlibcpp;
int main() {
// 创建数据
std::vector<double> x = {1, 2, 3, 4};
std::vector<double> y1 = {1, 4, 9, 16};
std::vector<double> y2 = {1, 2, 3, 4};
// 创建子图
plt::subplot(2, 1, 1); // 创建第一个子图
plt::plot(x, y1); // 绘制第一个子图的数据
plt::subplot(2, 1, 2); // 创建第二个子图
plt::plot(x, y2); // 绘制第二个子图的数据
// 显示图形
plt::show();
return 0;
}
```
上述代码中,我们使用了`subplot()`函数来创建两个子图。`subplot()`函数的三个参数分别表示子图的行数、列数和当前操作的子图编号。在每个子图中,我们使用`plot()`函数绘制相应的数据。最后,使用`show()`函数显示图形。
注意:在使用此代码之前,请确保已正确安装并配置了C++的Matplotlib库。
相关问题
matplotlib绘制子图
在matplotlib中,我们可以使用不同的方法来绘制子图。一种方法是使用面向对象的方式,另一种方法是使用函数式的方式。
使用面向对象的方式创建子图,首先需要创建一个figure对象,例如`fig = plt.figure()`,然后在图像布局中绘制子图。例如,使用`fig.add_subplot()`方法可以指定子图的布局。例如,`ax1 = fig.add_subplot(221)`表示创建一个2行2列的图像布局,并从左往右第1个子图开始绘图。接下来,我们可以使用`ax1.plot()`方法在该子图中绘制数据。依次类推,可以创建多个子图并在每个子图中绘制不同的数据。最后,通过`plt.show()`显示绘制的图像。一个例子如下所示:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(100)
fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax1.plot(x, x)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.plot(x, -x)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax3.plot(x, x ** 2)
ax4 = fig.add_subplot(224)
ax4.plot(-x, x ** 2)
plt.show()
```
另一种方法是使用函数式的方式创建子图。在这种方式下,我们可以直接使用`plt.subplots()`方法来创建多个子图。该方法会返回一个包含所有子图对象的列表。然后,我们可以通过索引来访问每个子图对象,并在其中绘制数据。一个例子如下所示:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(100)
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 6))
axs<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python使用matplotlib:subplot绘制多个子图的示例](https://download.csdn.net/download/weixin_38730129/13706968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [在matplotlib中创建子图的多种方式](https://blog.csdn.net/itanders/article/details/88763245)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python matplotlib绘制子图
Python的Matplotlib库可以用来绘制子图。可以使用subplot()函数来创建子图,该函数接受三个参数:行数、列数和子图编号。例如,subplot(2, 2, 1)将创建一个2行2列的子图,编号为1的子图。
要在子图中绘制图形,可以使用与绘制单个图形相同的Matplotlib函数。例如,可以使用plot()函数来绘制线条图,使用scatter()函数来绘制散点图等等。
以下是一个简单的示例代码,演示如何使用Matplotlib库绘制子图:
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个2行2列的子图
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 创建第二个子图
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
# 创建第三个子图
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 创建第四个子图
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.bar([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 显示图形
plt.show()
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