fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111)

时间: 2024-05-30 12:11:03 浏览: 189

Python使用add_subplot与subplot画子图操作示例

在Python编程中，matplotlib库是绘制图形的一个常用工具，它提供了丰富的接口来创建各种类型的图形。使用matplotlib模块进行图形绘制时，经常需要在一个图形窗口（figure）中绘制多个子图（subplots），这样可以对比和展示不同的数据集或者不同的视图。在matplotlib中，可以通过add_subplot和subplot两种方式来创建和管理子图。 1. matplotlib对象简介： - FigureCanvas：它是matplotlib图形的画布，用于在Python图形用户界面的框架中嵌入matplotlib图形。 - Figure：代表整个图形窗口，一个figure可以包含一个或多个Axes。 - Axes：实际绘图的区域，包含坐标轴，刻度，标签等元素，一个figure可以有多个Axes。 2. add_subplot与subplot的使用： - add_subplot方法：这是面向对象式编程（OOP）中创建子图的方法，它创建的是Axes对象。add_subplot方法的参数格式通常为fig.add_subplot(nrows, ncols, index)，其中nrows和ncols分别代表子图的行数和列数，index代表当前创建的子图在网格中的位置（从1开始计数）。 - subplot方法：这是pyplot接口中用于创建子图的方法，它返回的是Axes对象。subplot方法的参数格式为plt.subplot(nrows, ncols, index)，与add_subplot类似，也用于定义子图的行数、列数和位置。 3. 参数含义： - nrows：子图的行数。 - ncols：子图的列数。 - index：指定的是子图的位置索引，按照从左到右、从上到下的顺序编号。 4. 子图绘制示例： - 使用面向对象的方式： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 100) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) # 创建一个2行2列的子图中的第一个子图 ax1.plot(x, x) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) # 同上，创建第二个子图 ax2.plot(x, -x) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 同上，创建第三个子图 ax3.plot(x, x**2) ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 同上，创建第四个子图 ax4.plot(x, np.log(x)) plt.show() ``` - 使用pyplot的方式： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 100) plt.subplot(2, 2, 1) # 创建并激活一个2行2列的子图中的第一个子图 plt.plot(x, x) plt.subplot(2, 2, 2) # 同上，创建并激活第二个子图 plt.plot(x, -x) plt.subplot(2, 2, 3) # 同上，创建并激活第三个子图 plt.plot(x, x**2) plt.subplot(2, 2, 4) # 同上，创建并激活第四个子图 plt.plot(x, np.log(x)) plt.show() ``` 5. 注意事项： - 在使用pyplot方式时，通常不需要显式创建figure对象，因为plt.figure()会自动创建一个figure对象。 - 使用pyplot方式时，每个subplot操作前通常不需要加plt，因为plt是当前活动的Axes的别名。但在多个Axes操作时，可能需要使用plt.sca(axes对象)来设置当前的Axes。 - 需要注意的是，pyplot方式比较适合快速绘图，面向对象方式则在复杂图形设计和重用时更为方便。 6. 链接的参考内容： - 《Python数学运算技巧总结》 - 《Python字符串操作技巧汇总》 - 《Python编码操作技巧总结》 - 《Python数据结构与算法教程》 - 《Python函数使用技巧总结》 - 《Python入门与进阶经典教程》 - 《Python文件与目录操作技巧汇总》以上内容为Python使用matplotlib模块进行图形绘制时，使用add_subplot与subplot两种方法创建子图的详细说明，旨在帮助读者理解并能够熟练掌握这两种方法来在一张图形窗口中绘制多个子图的操作技巧。

这两行代码是用来创建一个新的图形窗口，并向其中添加一个子图的。其中，fig = plt.figure() 创建了一个名为fig的新图形窗口，而ax = fig.add_subplot(111) 将一个新的子图添加到了这个窗口中，并将其赋值给名为ax的变量。其中，参数111表示将窗口分成1行1列，当前子图位于第1个位置。这些代码通常用于创建一个新的绘图环境，并为后续的绘图操作提供一个工作区域。

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fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111)

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fig = plt.figure() # 创建一个子图对象 ax = fig.add_subplot(111)的作用

import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax2=fig.add_subplot(2,2,2) ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax1.plot([1.5,2,3.5,-1,1.6])

解释fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

fig = plt. figure() ax = fig. add_subplot(1, 1, 1) ax. scatter(x_data, y_data}) plt. Ion() plt. show()

self.fig = plt.figure(frameon=False, figsize=(4 * aspect, 4)) self.ax = self.fig.add_subplot(111, aspect='equal')

fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='3D') surf=ax.plot_surface(w,b,l_sum/3,camp=cm.coolwarm) fig.colorbar(surf,shrink=0.5,aspect=10) plt.ylabel('b') plt.xlabel('w') plt.title('cost value') plt.show()

解释这段代码 fig = plt.figure() fig.add_subplot()

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay,RocCurveDisplay fig = plt.figure(figsize=(10,5)) ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)

fig = plt.figure(figsize=(10, 15)) ax = fig.add_subplot(3, 2, 1) ax.imshow(rgb_img) for g in gs: g.plot(ax) ax.set_title('RGB') ax.axis('off')

fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=fig.add_subplot(1,1,1) plt.xlim(-4, 4) plt.ylim(-4, 4)什么意思

fig_size = (10, 5) fig = plt.figure(figsize=fig_size) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) points1=df_1.loc[:,['LON','LAT']].values plt.plot(points1[:,0], points1[:,1], 'o', markersize = 5) ax.grid() plt.tick_params(labelsize=23) plt.show()

fig_size = (10, 5) fig = plt.figure(figsize=fig_size) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) points1=df.loc[:,['LON','LAT']].values plt.plot(points1[:,0], points1[:,1], 'o', markersize = 5) ax.grid() plt.tick_params(labelsize=23) plt.show()

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