fig, ax = plt.subplots() plt.scatter(x, y,c=z, s=20,cmap='Spectral')
时间: 2024-05-23 10:16:23 浏览: 117
这段代码可以用来绘制散点图,其中 x 和 y 分别是散点的横坐标和纵坐标,z 是散点的颜色,s 是散点的大小。cmap 参数用来指定颜色映射,这里使用的是 'Spectral',表示采用彩虹色的颜色映射。plt.subplots() 用于创建一个包含单个轴的图像,返回一个元组,第一个元素是图像对象,第二个元素是轴对象。在这里,我们将 ax 对象赋值给变量 ax,方便后续对图像的操作。
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fig, ax1 = plt.subplots(
fig, ax1 = plt.subplots()是用于创建一个包含一个子图的Figure对象和一个Axes对象的函数[^1]。其中,Figure对象代表整个图形窗口,而Axes对象则代表一个具体的绘图区域。
下面是一个示例,演示了如何使用fig, ax1 = plt.subplots()创建一个包含两个子图的图形窗口,并在每个子图中绘制不同的数据[^2]:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 创建图形窗口和子图
fig, ax1 = plt.subplots()
# 在第一个子图中绘制数据
ax1.plot(x, y1, 'b', lw=1.5, label='1st')
ax1.plot(x, y1, 'ro')
ax1.grid(True)
ax1.legend(loc=0)
ax1.set_xlabel('index')
ax1.set_ylabel('value 1st')
ax1.set_title('A Simplot plot')
# 创建第二个子图
ax2 = ax1.twinx()
# 在第二个子图中绘制数据
ax2.plot(x, y2, 'g', lw=1.5, label='2nd')
ax2.plot(x, y2, 'ro')
ax2.legend(loc=0)
ax2.set_ylabel('value 2nd')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码会创建一个包含两个子图的图形窗口,其中第一个子图绘制了y1的数据,第二个子图绘制了y2的数据。每个子图都有自己的y轴,但共享x轴。在绘制完数据后,使用plt.show()函数显示图形。
fig, ax = plt.subplots()设置画布长与宽
fig, ax = plt.subplots()是用于创建一个新的画布(figure)和一个或多个子图(axes)的函数。其中,fig是画布对象,而ax是子图对象。
在使用fig, ax = plt.subplots()时,可以通过参数来设置画布的长和宽。具体的参数如下:
- figsize:用于设置画布的尺寸,以英寸为单位。可以传入一个包含两个元素的元组,分别表示画布的宽度和高度。例如,figsize=(8, 6)表示画布的宽度为8英寸,高度为6英寸。
下面是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
```
这段代码将创建一个宽度为8英寸,高度为6英寸的画布,并将画布对象赋值给变量fig,子图对象赋值给变量ax。
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