matplotlib画多个子图，如何设定子图的像素

您可以使用subplot函数来创建多个子图，并使用figsize参数来设置整个图像的大小，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))

ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) # 第一个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) # 第二个子图
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 第三个子图
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 第四个子图

# 设置每个子图的像素
ax1.set_position([.1, .5, .4, .4])
ax2.set_position([.5, .5, .4, .4])
ax3.set_position([.1, .1, .4, .4])
ax4.set_position([.5, .1, .4, .4])

plt.show()

其中，subplot函数的三个参数分别表示子图的行数、列数和当前子图的编号。set_position函数可以设置每个子图的位置和大小，参数分别为左下角的x坐标、y坐标、宽度和高度。

相关问题

matplotlib画多个子图

在Matplotlib库中，你可以轻松地创建并组织多个子图来展示数据的不同方面或对比。这通常通过`subplots()`函数或其变种来完成。以下是基本步骤：

1. 导入所需的模块：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建子图网格，例如，如果你想要两行三列的子图：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)

或者只指定子图的数量，matplotlib会自动调整成合适的布局。

3. 对每个子图axs[i]进行绘图操作，如绘制线图、散点图等：

for i in range(len(axs)):
    axs[i].plot(your_data[i])  # 替换your_data[i]为你实际的数据

4. 可以选择调整子图间的间距，标题以及标签：

fig.tight_layout()  # 紧凑排列子图
for ax in axs.flat:
    ax.set_title(f'Subplot {ax.get_subplotspec().rowspan.start + ax.get_subplotspec().colspan.start - 1}')

5. 最后显示所有子图：

plt.show()

matplotlib画四个子图

要在matplotlib中画四个子图，你可以使用subplot函数。subplot函数接受三个参数：行数、列数和子图索引。例如，要创建一个2x2的子图布局并绘制四个子图，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(2, 2, 1)
# 第一个子图的绘制代码

plt.subplot(2, 2, 2)
# 第二个子图的绘制代码

plt.subplot(2, 2, 3)
# 第三个子图的绘制代码

plt.subplot(2, 2, 4)
# 第四个子图的绘制代码

plt.show()

这将创建一个包含四个子图的画布，并按照从左到右、从上到下的顺序绘制它们。你可以在每个subplot函数的参数中指定你想要绘制的子图的位置。