matplotlib调整子图间距,调整整体空白的方法

如下所示：

fig.tight_layout()#调整整体空白

plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0)#调整子图间距

以上这篇matplotlib调整子图间距,调整整体空白的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2018-08-01

python的matplotlib包支持我们画图,有点非常多,现学习如下. 首先要导入包,在以后的示例中默认已经导入这两个包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 然后画一个最基本的图 t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)#x轴上的点,0到2之间以0.01为间隔 s = np.sin(2*np.pi*t)#y轴为正弦 plt.plot(t, s)#画图 plt.xlabel('time (s)')#x轴标签 p

一张字体调整好的示例图: 字体大小就是 fontsize 参数 import matplotlib.pyplot as plt # 代码中的"..."代表省略的其他参数 ax = plt.subplot(111) # 设置刻度字体大小 plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 设置坐标标签字体大小 ax.xlabel(..., fontsize=20) ax.ylabel(..., fontsize=20) # 设置图例字体大小

在matplotlib中,用subplots画子图时,有时候需要调整子图间矩,包括子图与边框的间矩,子图间上下间矩,子图间左右间矩,可以使用fig.tight_layout()函数: Help on method tight_layout in module matplotlib.figure: tight_layout(renderer=None, pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None) method of matplotlib.figure.

注意,要看懂这里,必须具备简单的Python数据分析知识,必须知道matplotlib的简单使用! 例1: plt.subplot(221) # 第一行的左图 plt.subplot(222) # 第一行的右图 plt.subplot(212) # 第二整行 plt.title('xxx') plt.tight_layout() #设置默认的间距 例2: for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.tight_layout() 例3: # 设定画图板

本文实例讲述了Python使用Matplotlib实现雨点图动画效果的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 关键点 win10安装ffmpeg animation函数使用 update函数 win10安装ffmpeg 因为最后要将动画图保存为.mp4格式,要用到ffmpeg,去官网下载,我az下载的是windows64bit static版本的,下载后解压到软件安装常用路径,并将ffmpeg路径添加到环境变量(这个方法在最后没用,但还是添加一下) animationa函数 准确来说是anima

本文实例讲述了Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Matplotlib画折线图,有一些离散点,想看看这些点的变动趋势: import matplotlib.pyplot as plt x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] y1=[30,31,31,32,33,35,35,40,47,62,99,186,480] x2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1

一.python numpy + matplotlib 画股票k线图 # -- coding: utf-8 -- import requests import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72,facecolor="white") axes = plt.subplot(111) a

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).

不论是数据挖掘还是数学建模,都免不了数据可视化的问题.对于 Python 来说,matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然也可以进行简单的三维绘图.它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令,让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据. matplotlib基础 # 安装 pip install matplotlib 两种绘图风格: MATLAB风格: 基本函数是 plot,分别取 x,y 的值,然后取到坐标(x,y)后,对不同的连续点进行连线. 面向对

本文实例讲述了Python基于matplotlib实现绘制三维图形功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码一: # coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d x,y = np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] #测试数据 z=x*np.exp(-x**2-y**2) #三维图形 ax = plt.subplot(111, project

1.    说明 本篇主要针对在Ubuntu系统中,matplotlib显示不了中文的问题,尤其是在无法安装系统字体的情况下,解决Python绘图时中文显示的问题. 2.    在系统中安装字体 $ fc-list :lang=zh # 查看中文字体名称及其安装路径,相对于英文字体,中文字体文件一般较大. 如果无中文字体,可使用apt-get安装,具体方法如下: $ apt-cache search font|grep Chinese # 查看可安装的中文字体 $ sudo apt-get in

总结matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度. 上代码: from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数 xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式 xminorLocator = M

前言 matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合,使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作.每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动:比如创建新图片,在图片创建一个新的作图区域(plotting area),在一个作图区域内画直线,给图添加标签(label)等.matplotlib.pyplot是有状态的,亦即它会保存当前图片和作图区域的状态,新的作图函数会作用在当前图片的状态基础之上. 在开始本文之前,不熟悉的朋友可以先看看这篇文章:Python