1.figure语法及操作

(1)figure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参数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:背景颜色
  • edgecolor:边框颜色
  • frameon:是否显示边框
(2)例子:
import matplotlib.pyplot as plt
创建自定义图像
fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='blue')
plt.show()

2.subplot创建单个子图

(1) subplot语法
subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)
subplot可以规划figure划分为n个子图,但每条subplot命令只会创建一个子图 ,参考下面例子。
(2)例子
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()  

3.subplots创建多个子图

(1)subplots语法

subplots参数与subplots相似
(2)例子
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot 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() 

4.面向对象API:add_subplots与add_axes新增子图或区域

add_subplot与add_axes都是面对象figure编程的,pyplot api中没有此命令
(1)add_subplot新增子图
add_subplot的参数与subplots的相似
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)
#新建子图4
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)
ax4.plot(x, np.log(x))  
plt.show()
(2)add_axes新增子区域
add_axes为新增子区域,该区域可以座落在figure内任意位置,且该区域可任意设置大小
add_axes参数可参考官方文档:http://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html#matplotlib.figure.Figure
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

#新建figure
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()

matplotlib命令与格式:图像(figure)与子区域(axes)布局与规划相关推荐

  1. matplotlib命令与格式:标题(title),标注(annotate),文字说明(text)-------(含绘图实例演示)

    Python 全栈工程师核心面试 300 问深入解析(2020 版)----全文预览 Python 全栈工程师核心面试 300 问深入解析(2020 版)----欢迎订阅 1.title设置图像标题 ...

  2. matplotlib命令与格式:标题(title),标注(annotate),文字说明(text)

    1.title设置图像标题 (1)title常用参数 fontsize设置字体大小,默认12,可选参数 ['xx-small', 'x-small', 'small', 'medium', 'larg ...

  3. matplotlib命令与格式:标题(title)

    1.title设置图像标题 (1)title常用参数 fontsize设置字体大小,默认12,可选参数 ['xx-small', 'x-small', 'small', 'medium', 'larg ...

  4. matplotlib命令与格式:图例legend语法及设置

    1.图例legend基础语法及用法 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) (1)设置图例位置 使用loc参数 plt.lege ...

  5. 原 matplotlib命令与格式:系统字体与显示中文

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/ ...

  6. python输出jpg_利用python实现.dcm格式图像转为.jpg格式

    如下所示: import pydicom import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import pandas as pd import nu ...

  7. python bmp转jpg_利用python实现.dcm格式图像转为.jpg格式

    如下所示: import pydicom import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import pandas as pd import nu ...

  8. python图片保存jpg、show变成bmp_利用python实现.dcm格式图像转为.jpg格式

    如下所示: import pydicom import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import pandas as pd import nu ...

  9. 用python将.dcm格式图像转为.jpg格式

    用python将.dcm格式图像转为.jpg格式 import pydicom import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import pan ...

最新文章

  1. 细节决定成败(竞赛错题经验总结)
  2. 数字资产交易所IM即时通讯社交系统APP开发
  3. Device Tree(一):背景介绍
  4. 一次发现underscore源码bug的经历以及对学术界『拿来主义』的思考
  5. TensorFlow模型实现:UNet模型
  6. 前端设置,验证码登录
  7. 160 - 21 Cabeca
  8. (精)DEVC++的几个实用小技巧
  9. 京东到家休闲食品即时消费趋势报告
  10. 解决pytorch DataLoader 加载数据报错UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xe5 in position 1023
  11. Abp VNext 项目创建简介
  12. 你会采取什么方法改进你的测试用例_自闭症孩子在公共场所哭闹、撒泼打滚,你会采取什么措施?...
  13. 1019. 数字黑洞 (20)-PAT乙级真题
  14. 什么软件测试出来的网速准确,百度应用的网速测试工具最不准确
  15. 传感器融合sensor fusion
  16. 对测试开发工程师的理解
  17. PS——图像合成与渐变工具
  18. 2022最新:8种常用DNA甲基化测序技术,你知道几个?|易基因
  19. UltraVNC源码编译运行
  20. 计算机及相关经典书籍收集

热门文章

  1. java action处理list_Struts2 -- Jsp取action List及数据映射
  2. php查看隐藏内容,隐藏index.php
  3. linux标准i/o,Linux 标准I/O笔记
  4. spark需要maven管理吗_Spark-Maven全新安装:如何同时编译Java和Scala类
  5. PTA 基础编程题目集 7-22 龟兔赛跑 C语言
  6. Service Fabric独立集群搭建
  7. 聊聊Cassandra的FailureDetector
  8. 使用JDBC改变Oracle的session參数 NLS_DATE_FORMAT
  9. markdown简明语法
  10. Directive全面分析