Python中的Matplotlib库绘制子图技巧:plt.subplot与plt.subplots以及坐标轴修改

作者:demo2024.01.17 14:10浏览量:8

简介:在Python的数据可视化中,Matplotlib库是常用的工具之一。本文将介绍如何使用plt.subplot和plt.subplots函数来绘制子图,以及如何修改坐标轴的属性。

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Matplotlib是Python中常用的数据可视化库,它提供了丰富的绘图功能,包括绘制子图(subplots)。子图是一种将多个图形组合在一起的方式,以便在单个窗口中显示多个图形。

  1. plt.subplot函数
    plt.subplot()函数用于创建一个子图。它接受三个参数:行数、列数和当前子图的索引。索引从1开始,表示子图的编号。
    下面是一个简单的例子,展示如何使用plt.subplot()函数绘制两个子图:
    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. import numpy as np
    3. # 创建数据
    4. x = np.linspace(0, 10, 100)
    5. y1 = np.sin(x)
    6. y2 = np.cos(x)
    7. # 创建第一个子图
    8. plt.subplot(2, 1, 1) # 2行1列的子图,当前子图是第1个子图
    9. plt.plot(x, y1)
    10. plt.title('sin(x)')
    11. # 创建第二个子图
    12. plt.subplot(2, 1, 2) # 2行1列的子图,当前子图是第2个子图
    13. plt.plot(x, y2)
    14. plt.title('cos(x)')
    15. # 显示图形
    16. plt.show()
    在上面的例子中,我们使用了plt.subplot()函数两次,每次创建一个子图。第一个子图显示了sin(x)的图形,第二个子图显示了cos(x)的图形。通过设置行数、列数和索引,我们可以控制子图的布局。
  2. plt.subplots函数
    plt.subplots()函数可以同时创建多个子图。它返回一个包含子图的数组,可以方便地访问和修改每个子图。该函数接受三个参数:行数、列数和是否共享y轴。
    下面是一个使用plt.subplots()函数的例子:
    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. import numpy as np
    3. # 创建数据
    4. x = np.linspace(0, 10, 100)
    5. y1 = np.sin(x)
    6. y2 = np.cos(x)
    7. # 创建子图数组
    8. fig, axs = plt.subplots(2, 1) # 2行1列的子图,共享y轴
    9. # 绘制sin(x)曲线并设置标题和标签
    10. axs[0].plot(x, y1)
    11. axs[0].set_title('sin(x)')
    12. axs[0].set_xlabel('X Axis')
    13. axs[0].set_ylabel('Y Axis')
    14. # 绘制cos(x)曲线并设置标题和标签
    15. axs[1].plot(x, y2)
    16. axs[1].set_title('cos(x)')
    17. axs[1].set_xlabel('X Axis')
    18. axs[1].set_ylabel('Y Axis')
    19. # 显示图形
    20. plt.show()
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