ax1 = plt.axes([0.15,0.3,0.2,0.65]).hist(data1, bins=20, color='#808080', alpha=0.7)把此图表改向朝左刻度改为-4到4

这个例子展示了如何在Matplotlib中使用`plt.axes()`创建一个新的子图，并调整其位置、大小以及直方图的参数。如果你想将该直方图的刻度范围更改为从-4到4，你需要直接修改`xlim`属性。假设`data1`是你想要展示的数值数据，以下是调整后的代码：

# 获取当前图形的轴
ax1 = plt.gca()  # gca代表get current axes

# 定义新的x轴范围
new_xlim = (-4, 4)

# 改变直方图的x轴刻度范围
ax1.set_xlim(new_xlim)

# 绘制直方图
ax1.hist(data1, bins=20, color='#808080', alpha=0.7)

# 可能需要再次调整子图的位置，如果之前设置了`plt.axes()`
if ax1.get_position().x0 < 0.15:  # 判断是否需要移动子图
    ax1.set_position([0.15, 0.3, 0.2, 0.65])

plt.show()

注意这里的`plt.gca()`会返回当前活动的子图，如果你之前已经在其他地方设置了`plt.axes()`，则可能需要检查并相应地更新子图的位置。

相关问题

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)如何画出来

在Python的matplotlib库中，`plt.subplots(nrows=2, ncols=1)`这个函数是用来创建一个新的图形，并在同一张图上创建指定数量的子图。在这个例子中，`nrows=2`表示你想创建两行子图，`ncols=1`表示一列，所以总共会生成2个并排的子图。

当你运行这行代码时，它会返回一个元组，其中包含一个`Figure`对象（即整个图形），以及一个包含两个`Axes`对象的列表，每个`Axes`对象代表一个子图。`ax1`和`ax2`就是这两个子图的引用。

下面是一个完整的示例，展示了如何使用这个结构来绘制两个独立的直方图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一些随机数据
data1 = np.random.randn(500)
data2 = np.random.randn(500) * 2

# 使用subplots创建一个2x1的网格
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

# 在每个子图上画出直方图
ax1.hist(data1, bins=10, alpha=0.5, color='blue', label='Data1')
ax1.set_title('Histogram of Data1')

ax2.hist(data2, bins=10, alpha=0.5, color='red', label='Data2')
ax2.set_title('Histogram of Data2')

# 添加标题和标签
fig.suptitle('Two Subplots on One Figure')
ax1.legend()
ax2.legend()

# 显示图形
plt.tight_layout()  # 为了防止子图之间的间距过大
plt.show()

在这个示例中，你会看到两个直方图分别出现在上下两个子图中，各自有自己的标题和标签。

将多个plt并排在一起显示

您可以使用matplotlib库中的subplot()函数将多个图像分别绘制在一个大的图像上，然后将这个大的图像展示出来。这个函数的参数包括：子图行数，子图列数，子图编号。例如，以下代码将绘制4个图像，排成2行2列，并将它们展示在一个大的图像上。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
ax1, ax2, ax3, ax4 = axes.ravel()

ax1.plot([1,2,3],[4,5,6])
ax2.scatter([1,2,3],[4,5,6])
ax3.hist([1,2,3,4,5,6], bins=6)
ax4.bar([1,2,3],[4,5,6])

plt.show()

您可以在每个子图中绘制自己的数据。ax1、ax2、ax3和ax4是图像的句柄，您可以使用它们在特定子图上执行任意操作。如果您希望将图像的某些部分删除、缩放或修改，可以使用这些句柄。