python里plt.subplot

时间: 2023-08-25 16:10:56 浏览: 115
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python matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot(),plt.subplots()。

在Python中，plt.subplot()是Matplotlib库中的函数，用于在一个图形窗口中创建一个或多个子图。该函数接受三个整数参数，分别表示子图的行数、列数和当前子图的索引。例如，plt.subplot(2, 2, 1)表示在一个2行2列的图形窗口中创建第一个子图。通过调整这三个参数的值，可以创建不同行列数的子图布局。另外，在Matplotlib中还有一个类似的函数plt.subplots()，它可以一次性创建多个子图，参数中的行数和列数用于指定子图的布局。
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对Python中plt的画图函数详解

今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python的plt.subplot

plt.subplot() 是 Matplotlib 库中用来创建子图的函数。它接受三个参数，分别是 plt.subplot(nrows, ncols, index)。 - nrows 表示子图的行数 - ncols 表示子图的列数 - index 表示当前子图的索引位置...

python plt.subplot的用法

plt.subplot() 是 Matplotlib 库中用于创建子图的函数。它的语法如下： python plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) 其中，nrows 和 ncols 分别表示子图的行数和列数，index 表示当前子图...

python中plt.subplot怎么用？

在 Python 中，使用 Matplotlib 库绘制图形时，可以使用 plt.subplot() 函数进行子图创建和布局。plt.subplot() 函数的语法格式如下： plt.subplot(numRows, numCols, plotNum) 其中，numRows 表示子图网格的行数...

from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_array1 = np.array(Image.open("python.jpg").convert('L')) image_array2 = 255 - image_array1 plt.subplot(121) plt.gray() plt.imshow(image_array1) plt.subplot(122) plt.gray() plt.imshow(image_array2) plt.show()

你好，我是 ChitGPT，你的问题是关于 Python 的图片处理吗？从你提供的代码中可以看出，这段代码导入了 PIL、numpy 和 matplotlib.pyplot 库，并读取了一张图片 python.jpg，使用 convert('L') 进行灰度处理，然后...

plt.subplots与plt.subplot

plt.subplots与plt.subplot都是用于创建子图的函数，但是它们的用法略有不同。 plt.subplots是一个快捷函数，用于创建一个包含多个子图的figure对象和一个包含所有子图的numpy数组。它的用法如下： python fig,...

plt.plot 和plt.subplot

plt.plot() 和 plt.subplot() 都是 Matplotlib 库中的函数，用于绘制图形。 plt.plot() 用于绘制简单的折线图，可以传入 x 和 y 坐标轴的数据，也可以只传入 y 坐标轴的数据，此时 x 坐标轴默认为从 0 开始的整数...

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)

plt.subplot(121) plt.imshow(im) plt.axis('off') plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122) plt.imshow(im1) plt.axis('off') plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10) # 保存图片 ...

img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

这段代码使用了Python的matplotlib和scikit-image库。首先，使用scikit-image库中的io.imread函数读取名为"checkeboard8_pixeldup_8.tif"的图像文件，并将其显示在左边的subplot上。然后，使用numpy库创建一个大小与...

pycharm将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分开显示

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 显示第一个子图 plt.show() # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('...

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

python import matplotlib.pyplot as plt a = [1, 2, 3, 4, 56, 8] fig, ax = plt.subplots() for i in range(100): ax.clear() ax.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a...

补充代码img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") # 二值化处理 img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) threshold = filters.threshold_otsu(img_checkeboard) img_...

将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分别保存为两个图片文件

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 保存第一个子图到本地文件 plt.savefig('original_image.png') # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1)...

请修改这段代码使其正确。import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(121) plt.hist(df['age'],bins=range(0,101,5)) plt.title("年龄直方图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("个数") plt.subplot(122) plt.plot(df.groupby(pd.cut(df['age'],range(0, 101, 5)))['age'].count()) plt.title("年龄曲线图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("频率") plt.savefig('20201208041006age.png') plt.show()

python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.hist(df['age'], bins=range(0, 101, 5)) ax1.set_title('年龄直方图') ax1.set_...

# 绘制原始信号 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, y, 'b') plt.title('Original Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('Filtered Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制去除基线漂移后的信号 plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot(t, y_detrend, 'g') plt.title('Detrended Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') plt.tight_layout() plt.show()这段代码中没有定义t导致出错，请结合上面的信息帮我修改代码

plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, y, 'b') plt.title('Original Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('...

补充代码img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") img_seg = np.zeros_like(img_scanned) ### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE plt.subplot(122) plt.imshow(img_seg) plt.axis('off') plt.title("Segmentation")

plt.subplot(121) plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") # 图像分割 img_seg = np.zeros_like(img_scanned) threshold = 128 img_seg[img_scanned ] = 1 # 显示分割后的图像 plt....

fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122) ,怎么让其使用相同的x，y刻度

你可以使用sharex和sharey参数来让两个子图共享...ax2 = plt.subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1) # 使用ax1的x，y刻度 # 在ax1和ax2上分别绘制图形 plt.show() 这样，两个子图就会使用相同的x，y刻度了。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置变量和常数 L = 1 # 梁的长度 E = 1 # 梁的杨氏模量 I = 1 # 梁的惯性矩 x = np.linspace(-L, L, 1000) # 在梁的长度内生成1000个点 y = -1/E/I/L* (x**5 - 2*L**2*x**3 + L**4*x) # 计算梁的变形 theta = np.gradient(y, x) # 计算梁的转角 M = E*L*np.gradient(theta, x) # 计算梁的弯矩 V = E*I*np.gradient(np.gradient(y, x), x) # 计算梁的剪切力 w = -E*I*L*np.gradient(np.gradient(np.gradient(y, x), x), x) # 计算梁的载荷 # 绘制变形图像 plt.subplot(5, 1, 1) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Beam Deflection') # 绘制转角图像 plt.subplot(5, 1, 2) plt.plot(x, theta) plt.xlabel('x') plt.ylabel('θ') plt.title('Beam Angle') # 绘制弯矩图像 plt.subplot(5, 1, 3) plt.plot(x, M) plt.xlabel('x') plt.ylabel('M') plt.title('Bending Moment') # 绘制剪切力图像 plt.subplot(5, 1, 4) plt.plot(x, V) plt.xlabel('x') plt.ylabel('V') plt.title('Shear Force') # 绘制载荷图像 plt.subplot(5, 1, 5) plt.plot(x, w) plt.xlabel('x') plt.ylabel('ω') plt.title('Load') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 显示图像 plt.show() 为什么运行不出来

这是Python中导入NumPy和Matplotlib库的代码。NumPy是一个Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵，Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的库。通过这段代码，我们可以使用这两个库中的函数和方法来进行...
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