fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=4, figsize=(15, 10))

时间: 2024-05-27 11:09:35 浏览: 160
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这段代码使用 Matplotlib 库创建了一个 2 行 4 列的子图，并设置整个图像的大小为 15x10。其中，fig 是 Figure 对象，axes 是 Axes 对象数组，可以通过 axes[i,j] 访问第 i 行第 j 列的子图。这种方式可以方便地在一个图像中显示多个子图，并进行自定义布局和样式设置。
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Matplotlib笔记一：二维图形

常见的函数都在matplotlib的...fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2) # 一行两列 axes[0].plot(x1, y1, 'r') axes[1].plot(x2, y2, 'g') 调用不同函数画不同种类的图 plt.plot(x, y) # 折线图 plt.bar(x, y)
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Python数据科学速查表-Matplotlib 绘图.pdf

fig2, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) fig3, axes2 = plt.subplots(ncols=3) 工作流 工作流是 Matplotlib 绘图的第七步。在本例中，我们使用 add_subplot 函数添加子图，并使用 tight_layout ...

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=2, figsize=(15, 10))

nrows=3, ncols=2 表示将创建一个 3 行 2 列的子图网格。figsize=(15, 10) 是可选参数，用于设置整个图形的大小。这个代码片段通常用于在一个图形中创建多个子图，以展示多个相关的图形或数据。

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 8), dpi=100)

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 8), dpi=100) # 在第一个子图上绘制一条直线 axes[0].plot([0, 1], [0, 1]) # 在第二个子图上绘制一个散点图 axes[1].scatter([0, 1], [0, 1]) # 在第...

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(8, 16))

这段代码使用 matplotlib 库...fig 是一个 Figure 对象，axes 是一个包含了子图对象的数组。你可以使用这些子图对象来绘制不同的图形或在不同的子图中展示数据。如果你有关于这段代码的其他问题，请继续提问。

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

可以使用 nrows 和 ncols 参数指定要创建的子图的行数和列数。 例如，要在第一个子图中绘制一个折线图，可以使用 axes[0].plot(x, y)。要在第二个子图中绘制一个散点图，可以使用 axes[1].scatter(x, y)。

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(8,8)) bplot1 = axes[0:0].boxplot(data1, notch=True, vert=True, patch_artist=True)

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(8, 8)) bplot1 = axes[0, 0].boxplot(data1, notch=True, vert=True, patch_artist=True) 修正后的代码将在第一个子图（索引为[0, 0]）中绘制箱线图...

MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(4, 4), dpi=300)

fig = plt.Figure(figsize=(4, 4), dpi=300) canvas = FigureCanvas(fig) # 添加 required_interactive_framework 属性 canvas.required_interactive_framework = 'qt5' # 在 Figure 对象上绘制图形 ax = fig.add_...

lags=9 ncols=3 nrows=int(np.ceil(lags/ncols)) fig, axes = plt.subplots(ncols=ncols, nrows=nrows, figsize=(4*ncols, 4*nrows))

这是一段 Python 代码，用于创建一个包含多个子图的图形。其中，lags、ncols 和 nrows 都是变量，分别表示子图的...这段代码的作用是创建一个包含 ncols 列、nrows 行的子图矩阵，每个子图的大小为 4*ncols x 4*nrows。

fig, axes = plt.subplots(figsize=(12,4),nrows=1,ncols=2)

参数nrows和ncols分别指定了子图的行数和列数，这里是1行2列。函数返回的对象是一个元组，第一个元素是整个图像的对象，第二个元素是包含两个子图对象的数组。这里的代码将这个元组赋值给了变量axes，可以通过axes[0...

fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=1,figsize=(6,4)) plt.scatter([1,5,8],[1,3,5],'bD')

其中，fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=1,figsize=(6,4)) 创建了一个图像窗口，并返回一个 Figure 对象和一个 Axes 对象；plt.scatter([1,5,8],[1,3,5],'bD') 绘制了三个点，分别位于坐标 (1,1)，(5,3) 和 (8,5) ...

python中fig, axes = plt.subplots

可以通过指定nrows和ncols参数来控制子图的行数和列数，从而创建不同排列方式的子图。通过对axes数组的索引，可以对各个子图进行具体的绘制操作，例如使用plot函数绘制线图、使用bar函数绘制柱状图等。<span class=...

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)如何画出来

在Python的matplotlib库中，plt.subplots(nrows=2, ncols=1)这个函数是用来创建一个新的图形，并在同一张图上创建指定数量的子图。在这个例子中，nrows=2表示你想创建两行子图，ncols=1表示一列，所以总共会...

fig,axes = plt.subplots()的具体用法

如果同时指定了 nrows 和 ncols，那么将会创建 nrows x ncols 个子图，并在返回的 axes 对象中以二维数组的形式存储。可以通过索引访问特定位置的子图。 举个例子，若调用 plt.subplots(2, 3)，将会创建一个包含 2 ...

model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=42) for i in range(model.n_estimators): model.fit(X_train, y_train) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(4, 4), dpi=300) plot_tree(model.estimators_[i], filled=True) plt.savefig(r'picture/picture_{}.png'.format(i), plot_tree(i)) plt.show()是否有问题？

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(4, 4), dpi=300) plot_tree(estimator, filled=True) plt.savefig(r'picture/picture_{}.png'.format(i), format='png') plt.show() 这样就可以将...

fig.axes=plt.subplots()是什么意思 如何创建子图序列

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) 这将创建一个 2x2 的子图序列，并将其存储在 axes 对象中。可以使用索引访问每个子图，例如： python axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) 这将在第...

将以下代码增加保存图像功能： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import io, filters, measure, color from skimage.filters import threshold_otsu from skimage import io, color, filters img = io.imread('leaf.jpg') gray_img = color.rgb2gray(img) thresh = filters.threshold_otsu(gray_img) binary = gray_img > thresh edges = filters.sobel(binary) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 3)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original") ax[1].imshow(edges, cmap='gray') ax[1].set_title("Edges") for a in ax: a.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 3)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original") ax[1].imshow(edges, cmap='gray') ax[1].set_title("Edges") for a in ax: a....

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构造随机森林模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=5, max_depth=5, random_state=42) for i in range(model.n_estimators): model.fit(X_train, y_train) # 训练模型 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(8, 8), dpi=300) plot_tree(model.estimators_[i], filled=True) # plt.savefig(r'D:\pythonProject1\picture/picture_{}.png'.format(i), format='png') #保存图片 plt.show() # 在测试集上评估模型的性能 y_pred = model.predict(X_test)

这段代码使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集X和标签y划分为训练集和测试集，其中测试集的大小是原始数据集的20%。然后，使用sklearn库中的RandomForestClassifier类构造一个随机森林模型，并使用循环...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(30, 25), dpi=300) # 创建 9 个子图 # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FenDMC 进行分组 groups = df.groupby("FenDMC") # 遍历每个分组，绘制子图 for idx, (name, group) in enumerate(groups): ax = axes[idx] sns.heatmap(groups.pivot(index=["FactoryName","JiJXH"], columns="shi", values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价', 'shrink':0.8, 'aspect':40}, ax=ax) ax.set_xlabel(None) ax.set_ylabel(None) ax.set_title(name, fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') # 显示图像 plt.show()提示'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'pivot'

这个错误通常是因为您正在尝试在GroupBy对象上调用pivot方法。请注意，只有DataFrame对象才有pivot方法，因此您需要先将GroupBy对象转换为DataFrame对象，然后再调用pivot方法。您可以尝试使用以下代码： ...

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