matplotlib 子图间距

在 Matplotlib 中，可以通过调整子图之间的间距来控制它们之间的距离。这可以通过 `subplots_adjust()` 函数实现。

`subplots_adjust()` 函数有几个可用的参数来调整子图之间的间距：

- `left`、`right`、`bottom`、`top`：用于调整子图区域的四个边界的位置，以百分比表示。
- `wspace`：用于调整子图之间的水平间距，以百分比表示。
- `hspace`：用于调整子图之间的垂直间距，以百分比表示。

下面是一个示例代码，展示如何使用 `subplots_adjust()` 函数来调整子图之间的间距：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 调整子图之间的水平和垂直间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.4)

# 绘制子图
axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[0, 1].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[1, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[1, 1].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

plt.show()

在这个示例中，`wspace=0.3` 和 `hspace=0.4` 分别设置了子图之间的水平和垂直间距为 30% 和 40% 的宽度。你可以根据需要调整这些值来获得你想要的间距效果。

相关问题

matplotlib 子图间隔

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它支持创建复杂的图表，包括子图。当你在一个画布上创建多个子图时，每个子图之间可能会有默认的空间间隔，这个间隔是为了清晰地分开各个子图。在matplotlib中，可以调整这个间隙大小的参数主要有两个：

1. `wspace` (横向空间) 和 `hspace` (纵向空间)，这两个参数用于调整整个图形网格中列与行之间的空白区域。它们是通过`subplots_adjust()`函数来设置的，例如：

   fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
   plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.5)  # 设置0.4单位的水平间隔和0.5单位的垂直间隔

2. 对于特定的子图，可以在创建时使用`subplot_params`参数来自定义子图的间距，例如：

   params = {'left': 0.1, 'right': 0.9, 'bottom': 0.1, 'top': 0.9}
   ax1 = fig.add_subplot(221, **params)  # 更改第一个子图的间距

Matplotlib子图与多子图

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它支持创建复杂的图表结构，包括子图（subplots）。子图是指在一个大图形（figure）内创建多个小图（axes），它们可以独立绘制并共享相同的x轴、y轴或其他坐标轴。多子图可以在一张图上展示不同类型的数据或者在同一主题下对比不同的数据集。

创建子图的方式有很多种，比如使用`plt.subplot()`函数指定行数、列数以及当前激活的子图编号，或者使用`plt.subplots()`生成一个新的网格，并返回一个包含所有子图的元组。你可以单独修改每个子图的特性，如标题、轴标签、颜色等。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含2行2列的子图网格
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在每个子图中绘制不同的线形图
for ax in axs.flat:
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [1, 4, 9, 16]
    ax.plot(x, y)
    # 设置子图标题
    ax.set_title(f"Subplot {ax.get_subplotspec().rowname + ax.get_subplotspec().colname}")

plt.tight_layout()  # 确保子图之间的间距合适
plt.show()