matplotlib添加行列标题、axes.axis以及axes.xaxis.set_ticklabels相关使用方法
利用matplotlib的axes.set_title添加子图标题
今天同学问我matplotlib进行可视化，如何添加列标题，以下是我写的相关脚本：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
y = [3,6,7,9,2]fig,axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10,6))
for i in range(2):# axes[0,i]表示子图第1行第i列axes[0,i].plot(x, y)# 添加标题axes[0,i].set_title('xx_{}'.format(i))# axes[1, i] 第2行第i列axes[1, i].plot(x, y)
plt.show()
结果如下：
利用axes.axis(“off”)关闭轴刻度：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
y = [3,6,7,9,2]fig,axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10,6))
for i in range(2):# 关闭轴刻度axes[0, i].axis("off")# axes[0,i]表示子图第1行第i列axes[0,i].plot(x, y)# 添加标题axes[0,i].set_title('xx_{}'.format(i))axes[1,i].axis("off")# axes[1, i] 第2行第i列axes[1, i].plot(x, y)
plt.show()
结果如下：
设置列标题：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
y = [3,6,7,9,2]fig,axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10,6))
for i in range(2):# 关闭轴刻度# axes[0, i].axis("off")# axes[0,i]表示子图第1行第i列axes[0,i].plot(x, y)# 添加标题# axes[0,i].set_title('xx_{}'.format(i))axes[0,0].set_ylabel("x\nx\nx", rotation=0)# axes[1,i].axis("off")# axes[1, i] 第2行第i列axes[1, i].plot(x, y)axes[1,0].set_ylabel("t\nt\nt", rotation=0)
plt.show()
结果如下：
使用axes.xaxis.set_ticklabels([])和axes.yaxis.set_ticklabels([])隐藏刻度值，但是保留坐标轴标签：
fig,axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10,6))
for i in range(2):# 关闭轴刻度# axes[0, i].axis("off")# axes[0,i]表示子图第1行第i列axes[0,i].plot(x, y)# 添加标题# axes[0,i].set_title('xx_{}'.format(i))axes[0,0].set_ylabel("x\nx\nx", rotation=0)# 隐藏刻度值，但是保留坐标轴标签axes[0, i].xaxis.set_ticklabels([])axes[0, i].yaxis.set_ticklabels([])# axes[1,i].axis("off")# axes[1, i] 第2行第i列axes[1, i].plot(x, y)axes[1, 0].set_ylabel("t\nt\nt", rotation=0)# 隐藏刻度值，但是保留坐标轴标签axes[1, i].xaxis.set_ticklabels([])axes[1, i].yaxis.set_ticklabels([])plt.show()
结果如下：
以下是参考链接：https://www.cnpython.com/qa/39920 的方法，感觉这个方法更方便，这里贴出代码：
import matplotlib.pyplot as pltx = [1,2,3,4,5]
y = [3,6,7,9,2]
cols = ['Column {}'.format(col) for col in range(1, 4)]
rows = ['Row {}'.format(row) for row in ['A', 'B', 'C', 'D']]# 初始化
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=3, figsize=(12, 8))axes[0, 0].plot(x, y)plt.setp(axes.flat, xlabel='X-label', ylabel='Y-label')pad = 5 # in pointsfor ax, col in zip(axes[0], cols):ax.annotate(col, xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',size='large', ha='center', va='baseline')for ax, row in zip(axes[:, 0], rows):ax.annotate(row, xy=(0, 0.5), xytext=(-ax.yaxis.labelpad - pad, 0),xycoords=ax.yaxis.label, textcoords='offset points',size='large', ha='right', va='center')fig.tight_layout()
fig.subplots_adjust(left=0.15, top=0.95)plt.show()
matplotlib添加行列标题、axes.axis以及axes.xaxis.set_ticklabels相关使用方法相关推荐
- python axes_Python Matplotlib.axes.Axes.axis()用法及代码示例
Matplotlib是Python中的一个库,它是数字的-NumPy库的数学扩展.轴类包含大多数图形元素:Axis,Tick,Line2D,Text,Polygon等,并设置坐标系. Axes实例通过 ...
- （深入理解）matplotlib绘图原理（figure,axes,axis,canvas的区别）
matplotlib是受MATLAB的启发构建的,模仿MATLAB但是不模仿"收费" 1 一个简单的例子 (1) 绘图,画一条直线 import matplotlib.pyplot ...
- Python使用matplotlib函数subplot可视化多个不同颜色的折线图、为多个子图添加总标题（main title）
Python使用matplotlib函数subplot可视化多个不同颜色的折线图.为多个子图添加总标题(main title) 目录
- Python使用matplotlib函数subplot可视化多个不同颜色的折线图、为多个子图添加总标题（main title）、自定义设置主标题字体类型、字体大小、字体颜色等
Python使用matplotlib函数subplot可视化多个不同颜色的折线图.为多个子图添加总标题(main title).自定义设置主标题字体类型.字体大小.字体颜色等 目录
- python使用matplotlib可视化subplots子图、为subplots添加主标题（main title）、为subplots的每一个子图添加子图标题（subplots title）
python使用matplotlib可视化subplots子图.为subplots添加主标题(main title).为subplots的每一个子图添加子图标题(subplots title) 目录
- python使用matplotlib可视化使用subplots子图、subplots绘制子图并为可视化的子图添加主标题（subplots main title）
python使用matplotlib可视化使用subplots子图.subplots绘制子图并为可视化的子图添加主标题(subplots main title) 目录
- matlab中axis和axes,Matlab常用函数axes和axis
实验环境:Matlab R2009a 在Matlab中,有两个非常相似的函数:axes和axis.他们不但形相似,功能也相似.但是,他们还是有区别的. 1 axes 这是一个低级的用于创建图形坐标对象 ...
- python画图标题_使用pyplot.matshow()函数添加绘图标题
仅供参考 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def samplemat(dims): """Make ...
- R语言ggplot2可视化散点图、可视化两个数值变量之间的关系、使用geom_smooth函数基于loess方法拟合数据点之间的趋势关系曲线、自定义数据点的大小、色彩、添加主标题、副标题、题注信息
R语言ggplot2可视化散点图.可视化两个数值变量之间的关系(Scatter plot).使用geom_smooth函数基于loess方法拟合数据点之间的趋势关系曲线.自定义数据点的大小.色彩.添加 ...
最新文章
- 使用Nautilus脚本增加新功能
- 二叉树的遍历实现-1（三级）
- java unsafe park_Java中Unsafe类详解
- 客运售票员_汽车客运站售票员售票操作规范
- 图像优化算法（HE、AHE、CLAHE）简单介绍
- php mysql 备份还原_php 数据库备份还原
- linux图标大全——这些你认识多少？
- wifi协议-802
- opencc中文维基wiki百科简体繁体之间的转换解决
- lintcode triangle 数字三角形
- 浏览器历史记录的模式
- 从Python到TensorFlow，差点把我 六年的电脑砸了，哈哈哈哈（详细安装入门步骤）
- 为docker设置国内镜像
- paddlepaddle 实现AlexNet模型，复现原创论文
- Antialiasing (Fullscreen)抗锯齿特效
- 5个方法，帮助你快速提高团队管理效率
- Gopher转Rust辣眼睛语法排行榜
- 微信公众号 授权死循环 问题解决
- 烟台初中计算机会考,烟台初中2017信息技术会考05选择题
- 点云学习笔记19——使用pcl将bin文件转化为pcd文件