<>figure语法及操作

<>1.1figure语法说明
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None,
frameon=True)
* num : 图像编号或名称,数字为编号,字符串为名称
* figsize : 指定figure的宽和高,单位为英寸
* dpi : 指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80
* facecolor : 背景的颜色
* edgecolor : 边框颜色
* frameon : 是否显示边框
实例: import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(4, 3), facecolor
='blue') plt.show()
<>subplot创建单个子图

<>2.1subplot语法
suplot(nrows, ncols, sharex, sharey, subplot_kw, **fig_kw)
* nrows : subplot的行数
* ncols : subplot的列数
* sharex : 所有subplot应该使用相同的X轴刻度(调节xlim将会影响所有subplot
* sharey : 所有subplot应该使用相同的Y轴刻度(调节ylim将会影响所有subplot
* subplot_kw : 用于创建各subplot的关键字字典
* **fig_kw : 创建figure时的其他关键字,如plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))
实例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 100)
#作图1 plt.subplot(221) plt.plot(x, x) #作图2 plt.subplot(222) plt.plot(x, -x) #作图3
plt.subplot(223) plt.plot(x, x ** 2) plt.grid(color='r', linestyle='--',
linewidth=1, alpha=0.3) #作图4 plt.subplot(224) plt.plot(x, np.log(x)) plt.show()
<>subplots创建多个子图

<>3.1subplot语法

实例:
import numpy as np import matplotlib as plt x = np.arange(0, 100) #划分子图 fig,
axes= plt.subplots(2, 2) ax1 = axes[0, 0] ax2 = axes[0, 1] ax3 = axes[1, 0] ax4
= axes[1, 1] #作图1 ax1.plot(x, x) #作图2 ax2.plot(x, x) #作图3 ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.3) #作图4 ax4.plot(x, np.
log(x)) plt.show()
<>面向对象API:add_subplots与add_axes新增子图或区域

<>4.1add_subplot新增子图
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 100)
#新建figure对象 fig = plt.figure() #新建子图1 ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax1.plot(x,
x) #新建子图3 ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax3.plot(x, x ** 2) ax3.grid(color='r'
, linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.3)
<>4.2 add_axes新增子区域(图中图)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #新建figure对象 fig = plt.figure
() #定义数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6] #新建区域ax1
#figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制,宽高是figure的80% left, bottom, width, height = 0.1,
0.1, 0.8, 0.8 #获得绘制的句柄 ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) ax1.
plot(x, y, 'r') ax1.set_title('area1') #新增区域ax2,嵌套在ax1内 left, bottom, width,
height= 0.2, 0.6, 0.25, 0.25 #获得绘制的句柄 ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width,
height]) ax2.plot(x, y, 'b') ax2.set_title('area2') plt.show()

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