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。

用matplotlib画4个子图折线图

好的，下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = np.exp(x)

# 创建画布和子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 绘制第一个子图
axs[0, 0].plot(x, y1)
axs[0, 0].set_title('sin(x)')

# 绘制第二个子图
axs[0, 1].plot(x, y2)
axs[0, 1].set_title('cos(x)')

# 绘制第三个子图
axs[1, 0].plot(x, y3)
axs[1, 0].set_title('tan(x)')

# 绘制第四个子图
axs[1, 1].plot(x, y4)
axs[1, 1].set_title('exp(x)')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图像
plt.show()

这个例子中，我们使用`np.linspace()`生成了一个从 0 到 10 的等差数列，然后分别计算了`sin(x)`、`cos(x)`、`tan(x)`和`exp(x)`的值。接下来，我们使用`plt.subplots()`创建了一个 2x2 的子图，并将四个子图分别绘制出来。最后使用`plt.tight_layout()`调整子图之间的间距，并使用`plt.show()`显示图像。