這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)如何在python中使用subplot函數(shù)，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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一、作圖流程：

1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)， ， 3作圖， 4定制， 5保存， 6顯示

1.數(shù)據(jù)可以是numpy數(shù)組，也可以是list

2創(chuàng)建畫布：

import matplotlib.pyplot as plt
#figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
 
#num:圖像編號(hào)或名稱，數(shù)字為編號(hào) ，字符串為名稱
#figsize:指定figure的寬和高，單位為英寸；
#dpi參數(shù)指定繪圖對(duì)象的分辨率，即每英寸多少個(gè)像素，缺省值為80 ,1英寸等于2.5cm,A4紙是 21*30cm的紙張 
#facecolor:背景顏色
#edgecolor:邊框顏色
#frameon:是否顯示邊
 
fig = plt.figure()
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80) 
 
fig.add_axes()
fig, axes = plt.subplos(nrows = 2, ncols = 2) #axes是長(zhǎng)度為4的列表

3、作圖路線

一維數(shù)據(jù)：

axes[0, 0].plot(x, y)
axes[0,1].bar([1,2,3], [2,4,8])
axes[0,2].barh([1,2,3], [2,4,8])
axes[1,0].axhline(0.45)
axes[1, 1].scatter(x, y)
axes[1,2].axvline(0.65)
axes[2,0].fill(x,y, color = 'blue')
axes[2,1].fill_between(x,y, color = 'blue')
axes[2,2].violinplot(y)
axes[0,3].arrow(0,0,0.5,0.5)
axes[1,3].quiver(x,y)

4, 定制

plt.plot(x,y, alpha=0.4, c = 'blue', maker = 'o')
#顏色，標(biāo)記，透明度
 
# 顯示數(shù)學(xué)文本
 
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
 
plt.plot(t,s)
plt.title(r'$\alpha_i > \beta_i$', fontsize=20)
plt.text(1, -0.6, r'$\sum_{i=0}^\infty x_i$', fontsize=20)
plt.text(0.6, 0.6, r'$\mathcal{A}\mathrm{sin}(2 \omega t)$',
     fontsize=20)
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('volts (mV)')
 
fig = plt.figure()
fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')
 
ax = fig.add_subplot(111)
fig.subplots_adjust(top=0.85)
ax.set_title('axes title')
 
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')
 
ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
    bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})
 
ax.text(2, 6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15)
 
ax.text(3, 2, u'unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik')
 
ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords',
    verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',
    transform=ax.transAxes,
    color='green', fontsize=15)
 
 
ax.plot([2], [1], 'o')
 
 
# 注釋
ax.annotate('我是注釋啦', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),color='r',size=15,
      arrowprops=dict(facecolor='g', shrink=0.05))
 
ax.axis([0, 10, 0, 10])

5, 保存顯示

plt.savefig("1.png")
plt.savefig("1.png", trainsparent =True)
plt.show()

二、部分函數(shù)使用詳解：

1, fig.add_subplot(numrows, numcols, fignum) ####三個(gè)參數(shù)，分別代表子圖的行數(shù)，列數(shù)，圖索引號(hào)。 eg: ax = fig.add_subplot(2, 3, 1) (or ,ax = fig.add_subplot(231))

2, plt.subplots()使用

x = np.linspace(0, 2*np.pi,400)
y = np.sin(x**2)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Simple plot')
 
# Creates two subplots and unpacks the output array immediately 
#fig = plt.figure(figsize=(6,6))
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)
 
# Creates four polar axes, and accesses them through the returned array
fig, axes = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(polar=True))
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[1, 1].scatter(x, y)
 
# Share a X axis with each column of subplots
plt.subplots(2, 2, sharex='col')
 
# Share a Y axis with each row of subplots
plt.subplots(2, 2, sharey='row')
 
# Share both X and Y axes with all subplots
plt.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')
 
# Note that this is the same as
plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
 
# Creates figure number 10 with a single subplot
# and clears it if it already exists.
fig, ax=plt.subplots(num=10, clear=True)

3.plt.legend()

plt.legend(loc='String or Number', bbox_to_anchor=(num1, num2))
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor (0.6,0.95),ncol=3,fancybox=True,shadow=True)
#bbox_to_anchor被賦予的二元組中，第一個(gè)數(shù)值用于控制legend的左右移動(dòng)，值越大越向右邊移動(dòng)，第二個(gè)數(shù)值用于控制legend的上下移動(dòng)，值越大，越向上移動(dòng)

python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開(kāi)發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開(kāi)發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來(lái)的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無(wú)法離開(kāi)python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

上述就是小編為大家分享的如何在python中使用subplot函數(shù)了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。

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新聞名稱：如何在python中使用subplot函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址：http://www.rwnh.cn/article2/ephic.html

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