plt.subplot怎么放第二行第五列

您可以使用以下代码将 plt.subplot 放置在第二行第五列：

plt.subplot(2, 5, 10)

其中 2 表示图表的行数，5 表示图表的列数，而第三个参数 10 表示需要放置在第二行第五列的子图。请注意，数字从左到右、从上到下开始计数，因此最后一个子图的编号应该是总图表数。

相关问题

plt.subplot(231), plt.imshow(img,'gray'), plt.title('ORIGINAL') # 原图放大 plt.subplot(232), plt.imshow(replicate,'gray'), plt.title('REPLICATE') # 方式一：复制法 plt.subplot(233), plt.imshow(reflect,'gray'), plt.title('REPLECT') # 方式二：反射法 plt.subplot(234), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('REFLECT_101') # 方式三：反射法二(不要最边缘的像素) plt.subplot(235), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP') # 方式四：外包装法 plt.subplot(236), plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTAVI') # 方式五：常量法

这段代码是在一个2行3列的子图中展示不同的图像处理方式。每个子图都使用plt.imshow()函数来显示对应的图像，并使用plt.title()函数给子图添加标题。

- 第一个子图（plt.subplot(231)）显示原始图像，使用灰度色彩空间进行显示，标题为'ORIGINAL'。
- 第二个子图（plt.subplot(232)）显示使用复制法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'REPLICATE'。
- 第三个子图（plt.subplot(233)）显示使用反射法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'REFLECT'。
- 第四个子图（plt.subplot(234)）显示使用反射法二（不保留最边缘像素）进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'REFLECT_101'。
- 第五个子图（plt.subplot(235)）显示使用外包装法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'WRAP'。
- 第六个子图（plt.subplot(236)）显示使用常量法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'CONSTANT'。

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.5) t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.subplot(2,2,1) #要生成两行两列,这是第一个图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1,13) y1 = np.array([53673, 57571, 58905, 55239, 49661, 49510, 49163, 57311, 59187, 60074, 57109, 52885]) plt.plot(x, y1) plt.title('近13天登录人数') plt.show() plt.subplot(2,2,2) #两行两列,这是第二个图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(top=0.85) x = np.arange(12) y = np.array([70887, 64957, 62508, 66471, 54972, 46245, 64083, 67090, 64991, 88504, 79404, 68253,]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y, tick_label=['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', "8月", "9月", "10月", '11月', '12月'],width=bar_width) plt.title('近12个月人数') plt.show() plt.subplot(2,2,3)#两行两列,这是第三个图 import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(top=0.85) plt.style.use('fivethirtyeight') languages = ['steam', 'ubisoft'] popularity = [78,22] plt.pie(popularity) plt.tight_layout() plt.pie(popularity, labels=languages, autopct='%1.1f%%') plt.title('游戏平台登录占比') plt.subplot(2,2,4)#两行两列,这是第四个图 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ages_x = [1, 2, 3, 4, 5, ] x_indexes = np.arange(len(ages_x)) width = 0.33 dev_y = [64050, 65168, 75588, 75590, 60097] py_dev_y = [57809, 56101, 70605, 63437, 56756] plt.bar(x_indexes, dev_y, width=width, label="2022") plt.bar(x_indexes + width, py_dev_y, width=width, label="2023") plt.xlabel("月份") plt.ylabel("平均在线人数") plt.title("2022和2023一到五月在线人数对比") plt.legend() plt.xticks(ticks = x_indexes, labels = ages_x) plt.show()

这段代码实现了生成四个子图的功能，分别展示了近13天登录人数、近12个月人数、游戏平台登录占比和2022和2023一到五月在线人数对比。其中第一个子图使用了plot函数绘制折线图，第二个子图使用了bar函数绘制柱状图，第三个子图使用了pie函数绘制饼图，第四个子图使用了bar函数绘制堆叠柱状图。同时，代码中也使用了plt.subplots_adjust函数调整子图之间的间距和上下左右的位置。