fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
时间: 2023-07-08 20:55:28 浏览: 104
这段代码使用 Matplotlib 库创建一个新的图表,并返回一个 Figure 对象和一个 AxesSubplot 对象。其中 figsize 参数用于设置图表的尺寸,以英寸为单位。因此,这段代码创建的图表大小为 15 英寸(宽)x 9 英寸(高)。
可以使用返回的 Figure 对象和 AxesSubplot 对象来添加图形元素,如线条、文本、标题等。例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
ax.plot(x, y)
ax.set_title('My Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
plt.show()
```
这将创建一个大小为 15 英寸 x 9 英寸的图表,并绘制一个简单的线条图,添加标题和轴标签。
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fig, ax1 = plt.subplots(
fig, ax1 = plt.subplots()是用于创建一个包含一个子图的Figure对象和一个Axes对象的函数[^1]。其中,Figure对象代表整个图形窗口,而Axes对象则代表一个具体的绘图区域。
下面是一个示例,演示了如何使用fig, ax1 = plt.subplots()创建一个包含两个子图的图形窗口,并在每个子图中绘制不同的数据[^2]:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 创建图形窗口和子图
fig, ax1 = plt.subplots()
# 在第一个子图中绘制数据
ax1.plot(x, y1, 'b', lw=1.5, label='1st')
ax1.plot(x, y1, 'ro')
ax1.grid(True)
ax1.legend(loc=0)
ax1.set_xlabel('index')
ax1.set_ylabel('value 1st')
ax1.set_title('A Simplot plot')
# 创建第二个子图
ax2 = ax1.twinx()
# 在第二个子图中绘制数据
ax2.plot(x, y2, 'g', lw=1.5, label='2nd')
ax2.plot(x, y2, 'ro')
ax2.legend(loc=0)
ax2.set_ylabel('value 2nd')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码会创建一个包含两个子图的图形窗口,其中第一个子图绘制了y1的数据,第二个子图绘制了y2的数据。每个子图都有自己的y轴,但共享x轴。在绘制完数据后,使用plt.show()函数显示图形。
fig, ax = plt.subplots()
`fig, ax = plt.subplots()`是一个用于创建一个新的Figure对象和一个或多个子图Axes对象的函数。其中,`fig`是一个Figure对象,而`ax`则是一个Axes对象或Axes对象数组。通过这个函数,我们可以轻松地创建一个包含一个或多个子图的图形,并在每个子图中绘制不同的数据。
举个例子,如果我们想要创建一个包含两个子图的图形,可以使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
```
这将创建一个包含两个子图的图形,其中`fig`是一个Figure对象,`axes`是一个包含两个Axes对象的数组。我们可以使用`axes`和`axes`来分别访问这两个子图,并在它们中绘制不同的数据。