subplot python,Python绘图问题 如图，想生成6幅图plt.subplot要怎么该？不是很会

subplot python,Python绘图问题 如图，想生成6幅图plt.subplot要怎么该？不是很会详细介绍

本文目录一览： python中fig，ax=plt.subplots什么意思

fig，ax=plt.subplots的意思是将plt.subplots()函数的返回值赋值给fig和ax两个变量。
plt.subplots()是一个函数，返回一个包含figure和axes对象的元组，因此，使用fig,ax=plt.subplots()将元组分解为fig和ax两个变量。
通常，我们只用到ax：
fig,ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axes = ax.flatten()
把父图分成2*2个子图，ax.flatten()把子图展开赋值给axes,axes[0]便是第一个子图，axes[1]是第二个。
扩展资料
在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。所属关系如下：
def subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True,
subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw):
参数：
nrows，ncols：子图的行列数。
sharex, sharey：
设置为 True 或者 ‘all’ 时，所有子图共享 x 轴或者 y 轴，
设置为 False or ‘none’ 时，所有子图的 x，y 轴均为独立，
设置为 ‘row’ 时，每一行的子图会共享 x 或者 y 轴，
设置为 ‘col’ 时，每一列的子图会共享 x 或者 y 轴。
返回值
fig： matplotlib.figure.Figure 对象
ax：子图对象（ matplotlib.axes.Axes）或者是他的数组

python之pyplot

1、 定义x和y，画图展示，保存图片
其中dpi参数指定图像的分辨率为120 2、 优化绘图线条风格
线条颜色color
线条标记marker
线条风格linestyle
3、 坐标轴的控制 坐标轴范围和标题
坐标图上标记
坐标间隔设定 函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略

多图与子图 figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是， figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。
这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。
如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面 第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图

Python plt.subplot问题，为什么会这样输出，还有如果想输出3x2的6个图的话参数怎么写，看不懂，求大神

plt.subplot（3,2,1）表示将画板分为3行2列。后面的1表示图的位置，从左到右，从上到下，分别是1,2,3,4,5,6；图只输出2个是因为你一直在1,2两个位置重复画图覆盖；需要改成（3,2,1），（3,2,2），（3,2,3），（3,2,4），（3,2,5），（3,2,6）
想3行2列 是plt.subplot（3,2,1），（3,2,2）。。。。。
想2行3列是plt.subplot（2,3,1），（2,3,2）。。。。。

用python代码绘图？

python中subplot的用法
subplot是python中子图的绘制，这里主要介绍如何排布子图与极坐标图的绘制。
具体用法，需要搜索网上内容，再结合自己的情况修改参数即可。

python绘图中的四个绘图技巧

pre{overflow-x: auto} 技巧1: plt.subplots()
技巧2: plt.subplot()
技巧3: plt.tight_layout()
技巧4: plt.suptitle()
数据集：
让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：
import?seaborn?as?sns?#?v0.11.2?? import?matplotlib.pyplot?as?plt?#?v3.4.2?? sns.set(style='darkgrid',?context='talk',?palette='rainbow')df?=?sns.load\_dataset('tips')?? df.head()
技巧1: plt.subplots() 绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。
这是绘制 2 个并排子图的示例语法：
fig,?ax?=?plt.subplots(nrows=1,?ncols=2,?figsize=(10,4))?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[0])?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[1]);
在这里，我们在一个图中绘制了两个子图。 我们可以进一步自定义每个子图。
? 例如，我们可以像这样为每个子图添加标题：
fig,?ax?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(10,4))?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[0])?? ax[0].set\_title("Histogram")?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[1])?? ax[1].set\_title("Boxplot");
在循环中将所有数值变量用同一组图表示：
numerical?=?df.select\_dtypes('number').columnsfor?col?in?numerical:?? ?fig,?ax?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(10,4))?? ?sns.histplot(data=df,?x=col,?ax=ax[0])?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax[1]); 技巧2: plt.subplot() 另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾没有 s
? 语法与之前略有不同：
plt.figure(figsize=(10,4))?? ax1?=?plt.subplot(1,2,1)?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax1)?? ax2?=?plt.subplot(1,2,2)?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax2);
当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：
plt.figure(figsize=(14,4))?? for?i,?col?in?enumerate(numerical):?? ?ax?=?plt.subplot(1,?len(numerical),?i+1)?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax)
我们同样能定制子图形。例如加个 title
plt.figure(figsize=(14,4))?? for?i,?col?in?enumerate(numerical):?? ?ax?=?plt.subplot(1,?len(numerical),?i+1)?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? ?ax.set\_title(f"Boxplot?of?{col}")
通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。
技巧3: plt.tight_layout() 在绘制多个图形时，经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠，
如下所示：
categorical?=?df.select\_dtypes('category').columnsplt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)
顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉，右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用 plt.tight_layout 很方便
plt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? plt.tight\_layout()
专业 看起来更好了。
技巧4: plt.suptitle() 真个图形添加标题：
plt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? plt.suptitle('Category?counts?for?all?categorical?variables')?? plt.tight\_layout() 此外，您可以根据自己的喜好自定义各个图。 例如，您仍然可以为每个子图添加标题。
到此这篇关于python绘图 四个绘图技巧的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

python, 如何在subplot在总的图画上面加title？

python, 在subplot在总的图画上面加title的方法：画完子图在下面加plt.suptitle()
Python , 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 ，Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库，它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库，需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
subplot是MATLAB中的函数，是将多个图画到一个平面上的工具，在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。
TITLE 元素仅可在 HEAD 元素内使用，位于 TITLE 开闭标签之内的文本都会在浏览器的标题栏和 Microsoft Windows 的任务栏上显示，对于 Web 页，“Internet Explorer”会被自动追加到标题后，而在 HTML 应用程序(HTA)中，仅会显示指定的标题。

python matplotlib subplot 上面面积大下面小怎么办

在matplotlib下，一个Figure对象可以包含多个子图（Axes），可以使用subplot()快速绘制，其调用形式如下：
subplot(numRows, numCols, plotNum)
图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列，plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域，如何理解呢？
如果numRows ＝ 3，numCols ＝ 2，那整个绘制图表样式为3X2的图片区域，用坐标表示为（1，1），（1，2），（1，3），（2，1），（2，2），（2，3）。这时，当plotNum ＝ 1时，表示的坐标为（1，3），即第一行第一列的子图；
import numpy as np

Python绘图问题 如图，想生成6幅图plt.subplot要怎么该？不是很会

plt.subplot中的三个参数表示几行、几列，和该图占第几个位置；
plt.subplot（6,1,1）表示将画板分为6行1列，这个图在第一行的位置，（6,1,2）表示第二行。。，输出只有两个图是因为你一直在（6,1,1）（6,1,2）位置画图覆盖了原图。
六个plt.subplot分别改（6,1,1）（6,1,2）（6,1,3）（6,1,4）（6,1,5）（6,1,6）

python 如何绘制子图的同时绘制双坐标轴图像

用subplots替代subplot，因为在两者都可以画子图的情况下，subplots也可以同时画双y轴。
fig, ax = plt.subplots(2，2) #产生4个子图
在第1个子图里画双y轴：
ax[0].plot(x,y10) #画子图1的第一个y轴值
ax[0].set_ylabel('num0') #标记它的第一个纵坐标为'num0'
ax01 = ax[0].twinx() #产生子图1里的第二个纵坐标
ax01.plot(x,y11, )#画子图1的第二个y轴值
ax01.set_ylabel('num01')#标记子图1里的第二个纵坐标，用'num01'表示
再画第2个子图里的双y轴：
ax[1].plot(x,y20) #画子图2的第一个y轴值
ax[1].set_ylabel('num1') #标记它的第一个纵坐标为'num1'
ax11 = ax[1].twinx() #产生子图1里的第二个纵坐标
ax11.plot(x,y21, )#画子图1的第二个y轴值
ax11.set_ylabel('num11')#标记子图1里的第二个纵坐标，用'num11'表示
同理，第三第四个子图。。。。

python matplotlib模块 如何画两张图出来

结果不同，需要plt.figure()清空画板，代码如下：
import matplotlib.pyplot as pltdef P_cpuLine(cpulist): plt.figure() plt.plot(cpulist) plt.xlabel('t/s') plt.title(u"1111", fontproperties='SimHei') plt.ylabel(u'百分比',fontproperties='SimHei') plt.savefig('G:/tl.png') #plt.show() plt.close(0)def P_menLine(menlist): plt.figure() plt.plot(menlist) plt.xlabel('t/s') plt.title(u"222", fontproperties='SimHei') plt.ylabel(u'%',fontproperties='SimHei') plt.savefig('G:/t2.png') #plt.show()mem_list = [1,2,3,4,5,4,3,2,1]cpu_list = [4,3,2,1,0,1,2,3,4]P_menLine(mem_list)P_cpuLine(cpu_list)
python matplotlib模块 如何画两张图出来的方法：
代码如下所示：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#创建自变量数组
x= np.linspace(0,2*np.pi,500)
#创建函数值数组
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x*x)
#创建图形
plt.figure(1)
'''
意思是在一个2行2列共4个子图的图中，定位第1个图来进行操作（画图）。
最后面那个1表示第1个子图。那个数字的变化来定位不同的子图
'''
#第一行第一列图形
ax1 = plt.subplot(2,2,1)
#第一行第二列图形
ax2 = plt.subplot(2,2,2)
#第二行
ax3 = plt.subplot(2,1,2)
#选择ax1
plt.sca(ax1)
#绘制红色曲线
plt.plot(x,y1,color='red')
#限制y坐标轴范围
plt.ylim(-1.2,1.2)
#选择ax2
plt.sca(ax2)
#绘制蓝色曲线
plt.plot(x,y2,'b--')
plt.ylim(-1.2,1.2)
#选择ax3
plt.sca(ax3)
plt.plot(x,y3,'g--')
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.show()
附上效果图。