python 子图间距_Python 数据分析（二）：Matplotlib 绘图

在 Matplotlib 中，可以通过 `subplots_adjust()` 函数调整子图间距。

该函数的参数包括：

- `left`：左边距，取值为 0 到 1 之间的浮点数。
- `right`：右边距，取值为 0 到 1 之间的浮点数。
- `bottom`：下边距，取值为 0 到 1 之间的浮点数。
- `top`：上边距，取值为 0 到 1 之间的浮点数。
- `wspace`：子图之间的宽度间距，取值为 0 到正无穷之间的浮点数。
- `hspace`：子图之间的高度间距，取值为 0 到正无穷之间的浮点数。

例如，如果要将子图之间的水平间距设置为 0.5，代码如下：

fig.subplots_adjust(wspace=0.5)

如果要将子图之间的垂直间距设置为 0.2，代码如下：

fig.subplots_adjust(hspace=0.2)

如果要将子图之间的水平间距和垂直间距都设置为 0.5，代码如下：

fig.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5)

需要注意的是，`subplots_adjust()` 函数只对 `subplot()` 函数创建的子图有效。如果使用 `add_subplot()` 函数创建子图，需要使用 `tight_layout()` 函数调整子图间距。

相关问题

plot画图多个变量 python_Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

Matplotlib是一个流行的Python可视化库，它可以用来绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图等等。在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib绘制多个变量的图表。

首先，我们需要导入Matplotlib库，并生成一些数据用于绘图。例如，我们可以使用NumPy库生成一些随机数据：

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)

接下来，我们可以使用Matplotlib的plot函数绘制两个不同的线图：

# 绘制两个线图
plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

这将生成一个包含两个线图的图表，并在图例中显示每个线的标签。

如果我们想要绘制一个包含多个变量的图表，我们可以使用Matplotlib的subplot函数创建多个子图。例如，我们可以使用如下代码创建一个包含两个子图的图表：

# 创建包含两个子图的图表
fig, axs = plt.subplots(2)

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

# 在第二个子图中绘制cos函数
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('cos')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()

这将生成一个包含两个子图的图表，每个子图都包含一个变量的图表。我们可以通过调整subplot函数的参数来创建包含更多子图的图表。

除了使用subplot函数，Matplotlib还提供了许多其他的绘图函数和工具，可以帮助我们创建各种类型的图表。例如，我们可以使用scatter函数创建散点图，使用bar函数创建柱状图，使用pie函数创建饼图等等。Matplotlib的文档中包含了详细的说明和示例，可以帮助我们学习如何使用这些功能来绘制各种类型的图表。

总之，Matplotlib是一个功能强大的Python可视化库，可以帮助我们创建各种类型的图表。通过使用subplot函数和其他绘图函数，我们可以轻松地绘制包含多个变量的图表。

python画图面板_python – 将多个面板上的绘图标签排列在matplotlib中的一行中

您可以使用matplotlib的GridSpec类来实现将多个面板上的绘图标签排列在一行中。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

# 创建一个4x4的网格布局
grid = GridSpec(4, 4)

# 在第一行的前三个列中创建三个面板
ax1 = plt.subplot(grid[0, :3])
ax2 = plt.subplot(grid[0, 3])
ax3 = plt.subplot(grid[1, :2])
ax4 = plt.subplot(grid[1, 2:])
ax5 = plt.subplot(grid[2:, :])

# 在每个面板中绘制图形
ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax2.plot([4, 5, 6], [1, 2, 3])
ax3.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6])
ax4.plot([2, 4, 6], [1, 3, 5])
ax5.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.4)

# 显示图形
plt.show()

在此示例中，我们使用GridSpec类创建了一个4x4的网格布局。然后，我们在第一行的前三个列中创建了三个面板，并在每个面板中绘制了一个简单的曲线图。最后，我们使用plt.subplots_adjust函数调整子图之间的间距，并显示图形。

您可以根据需要修改GridSpec中的行和列数以及每个面板的位置和大小，以满足您的需求。