ax=plt.subplot(111)

时间: 2023-11-02 20:27:25 浏览: 67
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python 使用plt画图,去除图片四周的白边方法

This line of code creates a subplot in the current figure with 1 row, 1 column, and a subplot index of 1. The variable `ax` is assigned to this subplot object, which can be used to modify properties of the subplot such as the x and y axis limits, title, axis labels, etc.
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ax=fig1.add_subplot(10,10,i+1,xticks=[],yticks=[]) ax.imshow(np.reshape(test_images[i], [28,28]),cmap=plt.cm.binary,interpolation='nearest') ax.text(0,2,"pred:"+str(y[i]),color='red') #ax.text(0,...

ax= plt.subplot

在这个代码中，ax = plt.subplot()的作用是创建一个包含单个子图的figure和axes对象。这个子图是一个标准的2D坐标轴对象，可以用来绘制图形和设置图形属性。 [3]<span class="em">1</span><span class="em">2</span>...

ax = plt.subplot(111)

plt.subplot(111)是plt.subplot(1, 1, 1)的另一种写法，它用于创建一个包含一个子图的总画布。在这个例子中，plt.subplot(111)等价于plt.subplots(1, 1)。这个子图可以被用来绘制各种图形，如线图、散点图等。它是...

ax2=plt.subplot

ax2=plt.subplot是Matplotlib库中的一个函数，用于创建一个子图（subplot）对象。子图是指在一个大的图形窗口中创建多个小的图形区域，可以在每个子图中绘制不同的图形或数据。 具体来说，ax2=plt.subplot(nrows, ...

ax = plt.subplot(111)什么意思

其中的ax是子图的句柄，plt是matplotlib库，subplot函数是在图形窗口中创建子图的方法。而括号中则是用来表示子图的位置和布局的参数，(111)表示只用一个子图，并且该子图覆盖整个绘图区域。具体来说，该函数返回一...

ax, fig=plt.subplot

ax和fig=plt.subplot都是matplotlib库中的函数，用于创建子图。 plt.subplot()函数用于在一个窗口中创建多个子图，它的常用参数有三个：plt.subplot(nrows, ncols, index)。其中，nrows代表子图的行数，...

ax=plt.subplot()

回答: 在这个例子中，ax=plt.subplot()是用来创建一个子图。它的作用是将整个图像窗口分成若干个子图，并选择当前要绘制的子图。在这个例子中，plt.subplot()创建了一个1行1列的子图，并将其赋值给了变量ax。这样...

ax = plt.subplot(111) 中的111参数解释

ax = plt.subplot(111) 是Matplotlib库中用于创建子图的函数调用。其中的参数111是一个三位数的整数，它表示将整个绘图区域分成1行1列的一个子图网格，并选择第1个子图作为当前的坐标系。 具体来说，这个三位数...

ax1 = plt.subplot(312)

ax2 = plt.subplot(313) # 创建3行1列的子图布局，并将当前子图设置为第3行第1列的子图 # 绘制子图 ax1.plot(x, y1) ax2.plot(x, y2) plt.show() 这段代码会创建一个3行1列的子图布局，并将当前的子图设置为...

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

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...

ax[0] = plt.subplot(1, 3, 1) ax[1] = plt.subplot(1, 3, 2) ax[2] = plt.subplot(1, 3, 3, sharex=ax[0], sharey=ax[0])

These lines of code ... The third subplot shares the same x and y axis with the first subplot. The code assigns each subplot to a variable, which can be used to plot data on that particular subplot.

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。

ax = plt.subplot(projection='polar'),ax=imshow

ax = plt.subplot(projection='polar') # 创建一个示例图像 image = np.random.random((10, 10)) # 使用pcolormesh函数在极坐标系中绘制图像 ax.pcolormesh(image) # 显示图像 plt.show() 这个示例中使用了...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

fig, axs = plt.subplots(4, 2, figsize=(16, 16)) axs[0, 0].plot(vals) axs[0, 0].set_xlim(self.xlim) locs = axs[0, 0].get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] axs[0, 0].set_...

ax = plt.subplot(111, projection='polar')中的参数111是什么意思

在Matplotlib中，subplot()...在ax = plt.subplot(111, projection='polar')中，参数111表示将整个绘图区域分割为1行1列的一个子图，并且当前操作的是第1个子图。因此，该语句创建了一个极坐标图，并将其赋值给变量ax。

def tsplot(y, lags=None, title='', figsize=(14, 8)): fig = plt.figure(figsize=figsize) layout = (2, 2) ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0)) hist_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 1)) acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0)) pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))

这是一个 Python 函数，用于绘制时间序列的图形，其中 y 是...函数中使用了 matplotlib 库来绘制图形，其中 layout 是一个元组，用于指定图形的布局，ts_ax、hist_ax、acf_ax 和 pacf_ax 分别是四个子图的坐标轴对象。

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

ax3 = plt.subplot(212, facecolor='y') 6. 利用 matplotlib 库中的 sca 函数选择要绘制图像的子图： python plt.sca(ax1) plt.plot(x, y1, color='red') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax2) plt.plot(x,...

ax=plt.figure().add_subplot()

这行代码的作用是创建一个新的图像窗口，并在其中添加一个子绘图区域。其中，plt指的是matplotlib.pyplot模块，...ax=plt.figure().add_subplot(2,2,1) 表示创建一个2x2的网格，选中第1个子绘图区域作为当前绘图区域。
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