matplotlib中ax和plt区别

时间: 2023-11-05 07:00:52 浏览: 94
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

在matplotlib中，plt和ax都是用于绘图的对象。plt是pyplot模块中的一个对象，它提供了一些高级的绘图函数，可以快速绘制出常见的图像，如线图、散点图、饼状图等。而ax是Axes类的实例，它是一个用于绘制图形的坐标系对象，可以用于绘制更复杂的图形，如多子图、3D图等。 具体来说，plt的绘图函数通常是全局的，它会自动创建一个Figure对象和一个Axes对象，并在Axes对象上绘制图形。而使用ax绘图时，需要手动创建Figure对象和Axes对象，并在Axes对象上进行绘图。这种方式更加灵活，可以自由控制图形的布局、大小、坐标轴范围等。因此，对于一些需要更加精细控制的绘图任务，建议使用ax方式进行绘图。
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import matplotlib.pyplot as plt square=[1,4,9,16,25] fig,ax=plt.subplots() ax.plt(square) plt.show()

然后，它调用 plt.subplots() 函数来创建一个包含单个子图的 Figure 对象和 Axes 对象，并将 Axes 对象存储在 ax 变量中。最后，它调用 ax.plot(square) 函数来将 square 列表中的数字绘制为折线图，并使用 plt.show...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # Plot contour curves plt.show()

这段代码使用了matplotlib库中的cm模块来设置颜色映射，使用axes3d模块中的get_test_data函数生成示例数据，绘制了三维等高线图。contour函数用于绘制等高线图，使用cmap参数来设置颜色映射，例如cm....

import matplotlib.pyplot as plt squares = [1,4,9,16,25] fig,ax = plt.subplots() ax.plot(squares) plt.show()这段代码运行时报错无法哈希的类型是list，如何修改

然后，将x_values和squares作为参数传入ax.plot()函数中。 这样，就解决了无法哈希的类型是list的错误，并且可以成功运行代码并绘制出对应的图形。 ### 回答3： 报错提示的原因是传递给plot()函数的参数是一个...

优化这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

import matplotlib.pyplot as plt x = [0, 2] y = [0, 15] fig, ax = plt.subplots() ax.plot([10, 10, 10]) ax.set_xlim(x) ax.set_ylim(y) ax.set_xlabel("I") ax.set_ylabel("U") ax.spines['top'].set_visible...

注释这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

# 导入matplotlib的pyplot模块，重命名为plt import matplotlib.pyplot as plt # 绘制一条包含三个点的线，每个点的y值都是10 plt.plot([10, 10, 10]) # 设定x轴的范围为0到2，y轴的范围为0到15 plt.xlim(0, 2) ...

import matplotlib.pyplot as plt x_1=range(1,6) y_1=[x**3 for x in x_1] fig,ax=plt.subplots() ax.plot(x_1,y_1,c=y_1,cmap=plt.cm.Blues,s=10) plt.show()

在这段代码中，您使用了 ax.plot() 函数来绘制折线图，但是这个函数与散点图的 ax.scatter() 函数略有不同。具体来说，ax.plot() 函数没有 s 参数，而是使用 linewidth 参数来指定线条宽度。 因此，如果...

import matplotlib.pyplot as plt x_1=range(1,6) y_1=[x**3 for x in x_1] fig,ax=plt.subplots() ax.scatter(x_1,y_1,c=y_1,camp=plt.cm.Blues,s=3) plt.show()

代码中，使用了 range 函数和列表解析式生成了 x 坐标轴上的数据，使用了列表解析式生成了 y 坐标轴上的数据。然后，使用 subplots 函数创建一个图像和一个坐标系对象，使用 scatter 函数在坐标系中绘制散点图，其中...

from matplotlib import pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots() # Plot the data ax.plot(x, y) # Customize the plot ax.set_title('Sample Plot') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') # Show the plot plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() x = ['A', 'B', 'C'] y = [10, 20, 30] bars = ax.bar(x, y) ax.bar_label(bars, labels=y) plt.show()报错：AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'bar_label'

bar_label 函数是在 Matplotlib 3.4.0 版本中引入的，如果您使用的版本比这个旧，就会出现这个错误。 如果您想使用 bar_label 函数，可以尝试升级 Matplotlib 至最新版本，或者手动安装最新版本的 Matplotlib。...

matplotlib.pyplot as plt 雷达图

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [4, 3, 5, 2, 1] # 计算角度 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(categories), endpoint=False).tolist() ...

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

1. 导入 numpy 和 matplotlib 库： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 利用 numpy 库中的 linspace 函数生成一个包含 500 个元素的数组： python x = np.linspace(0, 2*...

from matplotlib import pyplot as plt fig.gca

一般来说，我们可以使用fig, ax = plt.subplots()来创建一个新的figure和axes对象，然后使用ax对象来绘制各种图形。但是，如果我们需要在之前已经创建的figure中添加新的图形，那么就可以使用fig.gca()...

import matplotlib.pyplot as plt子图任意布局

ax2 = plt.subplot(gs[1, :2]) ax3 = plt.subplot(gs[1:, 2]) ax4 = plt.subplot(gs[2, 0]) ax5 = plt.subplot(gs[2, 1]) # 绘制子图 ax1.plot([1, 2, 3]) ax2.plot([1, 2, 3]) ax3.plot([1, 2, 3]) ax4.plot([1, 2...

import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(1,1001) y_values = [x**2 for x in x_values] plt.style.use('seaborn') fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(x_values,y_values,c = y_values, cmap= plt.cm.Blues,s = 10) #设置每个坐标轴的取值范围 ax.axis([0,1100,0,110000]) plt.show() 程序中属性cmap为未知，该如何解决

这是一段 Python 代码，使用了 Matplotlib ...最后使用 plt.subplots() 函数创建了一个包含单个子图的 Figure 对象，并将其赋值给 fig 变量，将 AxesSubplot 对象赋值给 ax 变量，以便之后可以对其进行一些额外的设置。

详细解释import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings("ignore") plt.figure(figsize=(20,15)) i=1 for col in Nu_feature: ax=plt.subplot(5,5,i) ax=sns.kdeplot(df[col],color='red') ax=sns.kdeplot(test[col],color='cyan') ax.set_xlabel(col) ax.set_ylabel('Frequency') ax=ax.legend(['train','test']) i+=1 plt.show()

1. import matplotlib.pyplot as plt: 导入 Matplotlib 库，用于绘制图表。 2. import seaborn as sns: 导入 Seaborn 库，用于美化 Matplotlib 绘制的图表。 3. import warnings: 导入 Warnings 库，用于忽略...

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as grid_spec plt.rcParams['savefig.facecolor'] = '0.8' def draw_plot(ax_p,front_sized=12): ax_p.plot([1,2]) ax_p.locator_params(nbins=3) ax_p.set_xlabel('x-label',fontsize=font_size) ax_p.set_ylabel('y-label',fontsize=font_size) ax_p.set_title('Title',fontsize=font_size) plt.close('all') fig,ax = plt.subplots() draw_plot(ax,font_size=24) plt.show()

接下来，定义了一个名为draw_plot的函数，该函数接受一个ax_p参数作为子图对象，并设置了一些绘图的属性，如绘制一条折线图、设置x轴和y轴标签、设置图表标题等。最后，创建了一个图形对象和子图对象，并调用...

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