ax和plt.plot关系

时间: 2023-08-27 12:06:26 浏览: 109
ax和plt.plot是Matplotlib库中用于创建和绘制图形的两个重要组件。plt.plot是一个函数，用于在当前的图形对象上绘制线条或散点图。它可以直接在当前图形对象上进行绘制，也可以在没有图形对象的情况下创建一个新的图形对象并进行绘制。而ax是一个Axes对象，它是一个包含坐标轴和图形元素的容器，可以在其中添加和修改图形元素，如线条、散点、文本等。通过ax对象，我们可以更加灵活地控制图形的各个方面，如坐标轴的范围、标签、标题等。在使用plt.plot函数时，我们可以通过ax.plot来调用该函数，并将绘制的结果添加到ax对象中。这样可以更好地控制图形的样式和布局。因此，ax和plt.plot是紧密相关的，它们共同构成了Matplotlib库中创建和绘制图形的基础。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【Python画图】Matplotlib中fig、ax、plt的区别及其用法（入门）](https://blog.csdn.net/qq_41159191/article/details/125876349)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [matplotlib你真的明白plt，fig和ax吗](https://blog.csdn.net/wlh2067/article/details/128081514)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [【现学现用】matplotlib画图(plt与ax的关系add_subplot与subplots等)](https://blog.csdn.net/baidu_39621090/article/details/123939860)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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python中ax.plot和ax=plt.plot的区别

fig, ax = plt.subplots() # 创建Figure对象和Axes对象 = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] ax.plot(x, y) # 使用Axes对象的方法绘制曲线 plt.show() # 显示图形 2. pyplot interface（pyplot接口）： ...

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

ax3 = plt.subplot(212, facecolor='y') 6. 利用 matplotlib 库中的 sca 函数选择要绘制图像的子图： python plt.sca(ax1) plt.plot(x, y1, color='red') plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.sca(ax2) plt.plot(x,...

plt.plot(x,y) ax=plt.gca() ax.set_yscale('log')

首先，使用 plt.plot(x, y) 绘制了一条曲线。接下来，使用 plt.gca() 获取当前轴对象，并将其赋值给变量 ax。最后，使用 ax.set_yscale('log') 将纵向比例尺设置为对数比例尺。 这段代码的作用是在对数比例...

优化这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

import matplotlib.pyplot ...ax.plot([10, 10, 10]) ax.set_xlim(x) ax.set_ylim(y) ax.set_xlabel("I") ax.set_ylabel("U") ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) plt.show()

self.fig, self.ax = plt.plot()如何改成设置两个子图 python代码

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把下面这段代码改成动态显示图aa=api.get_tick_serial("SHFE.hc2310",8000).last_price.values diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b=[] # fig, ax = plt.subplots() for i in aa: plt.subplot(211) plt.clear() plt.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show() for j in diff: plt.subplot(212) plt.clear() plt.plot(b) plt.pause(0.5) b.append(j) plt.show()

修改后的代码中，我们使用了 plt.ion() 打开了交互模式，并在每次更新数据后调用 plt.pause(0.5) 进行暂停，以实现动态展示效果。同时，我们将两个子图放在了一个 2x1 的布局中展示，更加直观。

把下面这段代码改成同时动态显示图aa=api.get_tick_serial（“SHFE.hc2310”，8000）.last_price.values diff = [j-i for i， j in zip（aa[：-1]， aa[6：]）] a = [] b=[] # fig， ax = plt.subplots（） for i in aa： plt.subplot（211） plt.clear（） plt.plot（a） plt.pause（0.5） a.append（i） # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show（） for j in diff： plt.subplot（212） plt.clear（） plt.plot（b） plt.pause（0.5） b.append（j） plt.show（）

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) for i in aa: ax1.clear() a.append(i) ax1.plot(a) plt.pause(0.5) for j in diff: ax2.clear() b.append(j) ax2.plot(b) plt.pause(0.5) plt.show()

优化这段代码plt. plot([0, 1,2,3], [0, 4,8, 12]) plt. xlim(0, 3) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top' ]. set_visible (False) ax. spines['right' ]. set_visible(False) plt. show()

plt.plot(x, y, label='line 1', color='red', linewidth=2) plt.xlim(0, 4) plt.ylim(0, 15) plt.xlabel("I") plt.ylabel("U") plt.title("Voltage vs Current") plt.legend() plt.show() 这段代码添加了图例和...

fig = plt.figure ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) plt.show()

接下来，ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) 在坐标轴上绘制了一个三维曲面，其中 w 和 b 是两个一维数组，l_sum/3 是一个二维数组，表示曲面的高度。最后，plt.show() 显示了绘制的图形。 需要注意的是，在...

注释这段代码import numpy as np x = np. linspace(0,2) y = 8 + 4*x plt.plot(x, y) plt.xlim(0, 2) plt.ylim(0,15) plt.xlabel("I") plt.ylabel("U") ax = plt.gca() ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible (False) plt.show()

plt.plot(x, y) # 设置x轴的范围为0到2 plt.xlim(0, 2) # 设置y轴的范围为0到15 plt.ylim(0,15) # 设置x轴的标签为"I" plt.xlabel("I") # 设置y轴的标签为"U" plt.ylabel("U") # 获取当前图形的Axes对象 ax = ...

为什么没有曲线 # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines...

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as grid_spec plt.rcParams['savefig.facecolor'] = '0.8' def draw_plot(ax_p,front_sized=12): ax_p.plot([1,2]) ax_p.locator_params(nbins=3) ax_p.set_xlabel('x-label',fontsize=font_size) ax_p.set_ylabel('y-label',fontsize=font_size) ax_p.set_title('Title',fontsize=font_size) plt.close('all') fig,ax = plt.subplots() draw_plot(ax,font_size=24) plt.show()

接下来，定义了一个名为draw_plot的函数，该函数接受一个ax_p参数作为子图对象，并设置了一些绘图的属性，如绘制一条折线图、设置x轴和y轴标签、设置图表标题等。最后，创建了一个图形对象和子图对象，并调用...

fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

需要注意的是，代码中plt.spines['top'].set_visible(False)和plt.spines['right'].set_visible(False)这两行代码可能会出现上面提到的报错，您可以将其替换为以下代码实现相同的效果： ax = plt.gca() ax....

plt.figure(figsize=(15,15)) ax1=plt.subplot(3,1,1) ax1.set_title("原数据",fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][:"2020-04-30"], color="c") ax2=plt.subplot(3,1,2) ax2.set_title("填充插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2),color="r") ax3=plt.subplot(3,1,3) ax3.set_title("线性插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2),color="b") plt.savefig("插值1.png", dpi=150)在python中调整每一幅图刻度值的字体

plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2), color="r") ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax3 = plt.subplot(3, 1, 3) ax3.set_title(...
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