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

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。

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

Matplotlib 是 Python 中最常用的可视化库之一，它提供了大量的功能和选项，可以绘制各种类型的图形。在 Matplotlib 中，绘图的基本单位是 Figure 和 Axes，其中 Figure 是整个图形的窗口或容器，而 Axes 则是实际绘图的区域。

下面我们将演示如何使用 Matplotlib 绘制多个变量的图形：

首先，我们需要导入 Matplotlib 库：

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们生成一些数据，用于绘图：

import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

上述代码生成了一个 0 到 10 之间的等间距数组 x，以及三个函数 y1、y2 和 y3，分别表示 sin(x)、cos(x) 和 tan(x)。

接下来，我们可以使用 Matplotlib 绘制这些函数的图形：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')
ax.plot(x, y3, label='tan(x)')
ax.legend()
plt.show()

上述代码中，我们首先使用 subplots() 函数创建一个 Figure 对象和一个 Axes 对象。然后，我们使用 plot() 函数在 Axes 对象上绘制三个函数的图形，并使用 label 参数为每个函数添加一个标签。最后，我们调用 legend() 函数显示图例，并调用 show() 函数显示图形。

运行上述代码，可以得到如下图形：


上图展示了 sin(x)、cos(x) 和 tan(x) 三个函数在 0 到 10 范围内的图形。我们可以看到，通过 Matplotlib，我们可以轻松地绘制多个变量的图形，并对图形进行进一步的定制。