plt.subplots设置子图比例

plt.subplots()函数可以用来创建一个包含多个子图的图表，并且可以通过figsize参数来设置整个图表的大小。如果想要设置子图的比例，可以使用gridspec_kw参数来传递一个字典，其中包含了子图的布局信息。具体来说，可以使用'width_ratios'和'height_ratios'来设置子图的宽高比例。例如，如果想要创建一个包含2行3列的子图，其中第一行的子图宽度是第二行的子图宽度的两倍，可以这样写：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 3, gridspec_kw={'width_ratios': [2, 1, 1], 'height_ratios': [1, 1]})

这里的gridspec_kw参数传递了一个字典，其中'width_ratios'的值为[2, 1, 1]，表示第一行的子图宽度是第二行的子图宽度的两倍；'height_ratios'的值为[1, 1]，表示每行的子图高度相等。这样就可以创建一个包含2行3列子图的图表，并且第一行的子图宽度是第二行的子图宽度的两倍。

相关问题

plt.subplots_adjust怎么用

`plt.subplots_adjust()`是matplotlib库中的一个函数，用于调整子图的布局和间距。

具体来说，`plt.subplots_adjust()`函数可以调整图形中子图之间的水平间距，垂直间距以及边距。

该函数的语法如下：

plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None,
                    wspace=None, hspace=None)

参数说明：

- `left`、`bottom`、`right`、`top`：设置子图布局边缘的距离。这些参数的值应该在0到1之间，表示相对于整个图形的宽度和高度的比例。
- `wspace`：设置子图之间的水平间距。该参数的值应该在0到1之间，表示相对于整个图形的宽度的比例。
- `hspace`：设置子图之间的垂直间距。该参数的值应该在0到1之间，表示相对于整个图形的高度的比例。

例如，下面的代码演示了如何使用`plt.subplots_adjust()`函数来调整子图的布局和间距：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个2x2的子图布局
fig, ax = plt.subplots(2, 2)

# 设置子图之间的水平间距和垂直间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.3)

# 绘制第一个子图
ax[0, 0].plot(np.random.randn(100))

# 绘制第二个子图
ax[0, 1].hist(np.random.randn(100))

# 绘制第三个子图
ax[1, 0].scatter(np.random.randn(30), np.random.randn(30))

# 绘制第四个子图
ax[1, 1].bar(np.arange(5), np.random.randint(1, 10, size=5))

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码后，会生成一个2x2的子图布局，子图之间的间距通过`plt.subplots_adjust()`函数进行了调整。

plt.subplots_adjust

`plt.subplots_adjust()`是一个用于调整matplotlib子图布局的函数。它可以通过调整子图周围的边距、间距和子图之间的间距来改变子图的布局。该函数可以接受多个参数，如下所示：

- `left`：左边缘的位置。它的默认值为0.125。
- `right`：右边缘的位置。它的默认值为0.9。
- `bottom`：底部边缘的位置。它的默认值为0.1。
- `top`：顶部边缘的位置。它的默认值为0.9。
- `wspace`：子图之间的宽度空间。它的默认值为0.2。
- `hspace`：子图之间的高度空间。它的默认值为0.2。

这些参数可以接受一个0到1之间的小数，表示相对于图形区域的比例。例如，`left=0.1`表示左边缘距离图形区域左侧的距离是整个图形区域宽度的10%。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4)

axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [2, 4, 6])
axes[0, 1].plot([1, 2, 3], [3, 6, 9])
axes[1, 0].plot([1, 2, 3], [4, 8, 12])
axes[1, 1].plot([1, 2, 3], [5, 10, 15])

plt.show()

这个例子创建了一个2x2子图，然后使用`plt.subplots_adjust()`函数调整了子图的布局。其中，左边缘和底部边缘距离图形区域的左侧和底部的距离分别为整个图形区域宽度和高度的10%，右边缘和顶部边缘距离图形区域的右侧和顶部的距离分别为整个图形区域宽度和高度的90%，子图之间的宽度和高度空间分别为整个图形区域宽度和高度的40%。